《表3 各分类方法在UC Merced land-use数据集上的分类精度》

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《多结构卷积神经网络特征级联的高分影像土地利用分类》

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本节中的CNN级联特征为经微调处理的CaffeNet+VGG-S+VGG-F三网络特征级联的方法，特征均采用CNN第二个全连接层输出特征，以mcODM代替softmax分类器，对UC Merced land-use数据集图片分别提取形成4 096维特征，输入mcODM分类。随机选取UC Merced landuse数据集中每种地物类型的30%作为训练集，剩余70%作为测试集，重复分类10次取平均值。分类精度如表3所示。