MATLAB神经网络遥感图像分类代码及数据测试

针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超

为了提高遥感图像语义分割的效果和分类精度,设计了一种结合ResNet18网络预训练模型的双通道图像特征提取网络。将多重图像特征图进行拼接,融合后的特征图具有更强的特征表达能力。同时,采用批标准化层和带

对isir数据集进行分类，各选取三种花的25个样本作为训练数据，其余作为测试数据，多训练几次，准确率可以达到98%左右

在人工神经网络的实际应用中，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别/分类、数据压缩等，80%~90%的人工神经网络模型是采用BP网络或它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部

MATLAB平台下的BP神经网络数据分类应用本研究利用MATLAB平台，构建BP神经网络模型进行数据分类。主要流程如下：数据收集与预处理: 收集实验数据或从数据库获取相关数据集。对数据进

中科大自然计算的小作业，使用梯度下降的bp神经网络实现iris数据的分类，上传上来与大家分享，顺便捞一点难得的下载积分

为了消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性,采用 B P神经网络进行遥感影像分类。利用 Matlab软件构建 B P网络遥感影像分类算法,通过对 B P网络算法进行改进,采用动量. 自适应学习

BP神经网络在遥感影像分类中的应用，罗卿莉，，传统的基于统计的分类要求数据服从正态分布，并存在分类精度低的特点。本文在Matlab平台基础上，采用BP神经网络对遥感图像进行监督�

基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究，张建平，王崇倡，采用BP神经网络进行遥感影像分类，可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。然而，BP网络自身也存在着�

提出了一种基于集成卷积神经网络(CNN)的遥感影像场景分类算法。通过构建反向传播网络实现了场景图像的复杂度度量; 根据图像的复杂度级别, 选择CNN对图像进行分类, 完成了遥感影像的场景分类。使用所提