کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6939806 | 870056 | 2017 | 33 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Towards better exploiting convolutional neural networks for remote sensing scene classification
ترجمه فارسی عنوان
به سمت بهره برداری بهتر از شبکه های عصبی کانولوشن برای طبقه بندی صحنه های سنجش از راه دور
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری عمیق، شبکه های عصبی انعقادی، تنظیم دقیق، استخراج ویژگی، صحنه های هوایی، تصاویر فوق العاده سنجش از دور،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
We present an analysis of three possible strategies for exploiting the power of existing convolutional neural networks (ConvNets or CNNs) in different scenarios from the ones they were trained: full training, fine tuning, and using ConvNets as feature extractors. In many applications, especially including remote sensing, it is not feasible to fully design and train a new ConvNet, as this usually requires a considerable amount of labeled data and demands high computational costs. Therefore, it is important to understand how to better use existing ConvNets. We perform experiments with six popular ConvNets using three remote sensing datasets. We also compare ConvNets in each strategy with existing descriptors and with state-of-the-art baselines. Results point that fine tuning tends to be the best performing strategy. In fact, using the features from the fine-tuned ConvNet with linear SVM obtains the best results. We also achieved state-of-the-art results for the three datasets used.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 61, January 2017, Pages 539-556
Journal: Pattern Recognition - Volume 61, January 2017, Pages 539-556
نویسندگان
Keiller Nogueira, Otávio A.B. Penatti, Jefersson A. dos Santos,