研究目的
通过自适应选择卷积神经网络中滤波器和窗口的数量与尺寸，提高高光谱图像分类的准确性。
研究成果
该方法通过自适应选择滤波器和窗口的数量与尺寸，提高了高光谱图像分类的准确性。未来工作可探索滤波器和窗口的自适应形式以进一步提升精度。
研究不足
该研究未讨论自适应选择过程的计算复杂度或所需时间。潜在的优化领域包括滤波器和窗口大小选择的阈值。
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基于自适应窗口和滤波器尺寸的卷积神经网络高光谱成像分类
DOI：10.1049/iet-ipr.2018.5063
期刊：IET Image Processing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
近年来，卷积神经网络（CNN）在图像处理与模式识别等多个领域的图像分类任务中展现出卓越性能；但仍存在改进空间。CNN的主要问题在于滤波器数量与尺寸的初始化设置，这会显著影响分类结果。本文基于CNN模型提出三项主要贡献：(1) 滤波器数量的自适应选择；(2) 窗口尺寸的自适应调整；(3) 滤波器尺寸的自适应优化。在不同高光谱数据集（SalinasA、帕维亚大学和印度松）上的测试结果表明，该框架能有效提升高光谱图像分类精度。
作者：
Maissa Hamouda，Karim Saheb Ettabaa，Med Salim Bouhlel
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