《表2 客观指标比较：基于改进的3D-CNN的高光谱遥感图像地物分类》

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《基于改进的3D-CNN的高光谱遥感图像地物分类》

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此外，模型训练所需时间、模型分类结果准确度统计结果如表2所示，数据由10次重复实验求平均值得出。由表中数据可知，基于Intensive-3D-CNN的影像分类算法在增加少量时间代价的情况下，大幅提高了影像分类的准确度，同时可以发现增加浅层保存网络可以进一步提高分类结果精准度。相比基础3D-CNN网络结果，本文高光谱影像总体分类准确率提高了约2%。