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申请/专利权人：盐城工学院
摘要：本发明提供一种基于改进MobileNetv2的遥感图像分类方法及系统，其中，方法包括：步骤1：获取遥感图像分类数据集；步骤2：预处理遥感图像分类数据集；步骤3：根据处理数据，获取第一输出特征；步骤4：多尺度混合卷积第一输出特征获取第二输出特征；步骤5：交叉融合第二输出特征获取第三输出特征；步骤6：根据第三输出特征确定有用信息；步骤7：根据有用信息进行分类预测；步骤8：根据分类预测结果进行迭代，确定目标网络模型，基于遥感图像分类任务，确定分类结果。本发明的一种基于改进MobileNetv2的遥感图像分类方法及系统，交叉融合不同尺度的特征信息，分类准确率更高，引入注意力机制，识别效率更高。
主权项：1.一种基于改进MobileNetv2的遥感图像分类方法，其特征在于，包括：步骤1：获取遥感图像分类数据集，并将遥感图像分类数据集划分为训练集和测试集；步骤2：对遥感图像分类数据集进行预处理，获得处理数据；步骤3：将处理数据输入MobileNetv2网络，获取第一输出特征；步骤4：对第一输出特征进行多尺度混合卷积，获取第二输出特征；步骤5：对第二输出特征进行特征交叉融合，获得第三输出特征；步骤6：对第三输出特征进行权重计算，确定有用信息；步骤7：将有用信息输入全连接层进行分类预测；步骤8：根据分类预测结果进行多次迭代，当满足停止迭代要求时，保存权重文件，获得目标网络模型，并基于目标网络模型的遥感图像分类任务，确定分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 盐城工学院 一种基于改进MobileNet v2的遥感图像分类方法及系统
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