《表2 场景数据集:基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类》
本文使用遥感图像场景分类领域中的两个大规模数据集AID[14]和NWPU-RESISC(NorthWestern Polytechnical University-Remote Sensing Image Classification)[15]来训练和测试尺度注意力网络。两个数据集的相关参数以及训练比例(训练集占样本总数的比例)如表2所示。实验中使用的第一个数据集是AID数据集,包含30个类别,总共有10 000张图像。该场景数据集具有从大约8 m到0.5 m的不同分辨率,每个图像的大小被固定为600×600像素大小,以覆盖各种不同分辨率的场景。第二个数据集是NWPU-RESISC数据集,包含45个类别。每类有700幅图像,每个图像的大小被固定为256×256像素大小,总共有31 500张图像,且空间分辨率从每像素约30 m到0.2 m不等。
图表编号 | XD00134493800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.10 |
作者 | 边小勇、费雄君、穆楠 |
绘制单位 | 武汉科技大学计算机科学与技术学院、武汉科技大学大数据科学与工程研究院、智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学)、武汉科技大学计算机科学与技术学院、武汉科技大学大数据科学与工程研究院、智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学)、武汉科技大学计算机科学与技术学院、武汉科技大学大数据科学与工程研究院、智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) |
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