Automated Classification and Change Detection of Remote Sensing Images Based on Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
In order to better realize the automatic classi ication and change detection of remote sensing images, this paper proposes an automatic remote sensing image classi ication model based on CNN and migration learning, and constructs a remote sensing image change detection model by combining CNN and Transformer network.In the remote sensing image classi ication model, DenseNet network and Inception network are used as the backbone network, combined with the new channel attention module to mine the image features of remote sensing images, and then realize the accurate classi ication of remote sensing images.In the remote sensing image change detection model, the convolution operation of CNN with different sizes of void rate and expansion rate is utilized to better guide the feature map to focus on local information.Combined with the dynamic deformable Transformer to provide more accurate remote sensing image location information and detail information, to reduce the impact of background interference on remote sensing image change detection, and to improve the model's ability to recognize the target of remote sensing images.The parameter count and loating-point computation of the remote sensing image classi ication model are 7.69MB and 1.89GB, respectively, which are smaller than the parameter count and loating-point computation of the single network model.The RSICD models mF1 and mIoU are 1.66% and 0.58% higher than the optimal ones.Through the effective integration of convolutional neural networks and many different types of deep learning techniques, automated classi ication and change detection of remote sensing images can be realized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».