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针对传统的遥感图像分类方法分类精度低的缺 点,提出了一种基于神经网络的分类方法。实验结果 表明,这种基于神经网络的分类器经过训练后,可应用 于遥感图像的分类,其分类精度明显高于传统的最大 似然分类法
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图像分类的性能在很大程度上取决于特征提取的质量。卷积神经网络能够同时学习特定的特征和分类器,并在每个步骤中进行实时调整,以更好地适应每个问题的需求。本文提出模型能够从遥感图像中学习特定特征,并对其进行
在单图像去模糊中,传统的基于优化的方法和最近的基于神经网络的方法都非常成功,即在金字塔中逐步恢复不同分辨率的锐利图像。在本文中,我们研究了这种策略,并提出了一个规模递归网络(SRN-DeblurNet
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