研究目的
提出一种新的深度学习模型——副本初始化网络（CoinNet），用于多光谱影像语义分割，该模型充分利用预训练网络第一卷积层中的初始参数。
研究成果
提出的CoinNet模型通过复制初始化策略有效利用预训练网络参数，在多光谱影像语义分割中展现出卓越性能，凸显了迁移学习任务中早期层初始化参数的重要性。
研究不足
该研究承认，对于三波段的多光谱数据集而言，复制初始化策略可能并非必要，且在样本量极少的类别上表现不佳。
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CoinNet：多光谱影像语义分割的复制初始化网络
DOI：10.1109/LGRS.2018.2880756
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
遥感影像语义分割是指为每个像素分配一个标签。近年来，基于深度卷积神经网络（CNN）的方法在此任务中展现出卓越性能。由于缺乏足够标注的遥感影像，研究者通常采用迁移学习（TL）策略对在大型RGB场景数据集上预训练的网络进行微调。但若目标影像为多光谱/高光谱数据，这种方法可能失效。迁移学习的基本假设是：前层提取的低级特征在大多数数据集中具有相似性，因此用户只需训练针对不同任务的末层参数。然而，当使用RGB数据预训练的深度模型处理多光谱/高光谱语义分割时，必须调整输入层结构——此时首卷积层需用规模小得多的多光谱/高光谱数据集重新训练，这将显著降低该层特征表征能力并影响后续层性能。本文提出新型深度学习模型"初始参数复制网络（CoinNet）"用于多光谱影像语义分割，其核心优势在于能充分利用预训练网络首卷积层的初始参数。在具有挑战性的多光谱数据集上的对比实验验证了该改进方法的有效性。演示程序及训练好的网络将在我们的主页发布。
作者：
Bin Pan，Zhenwei Shi，Xia Xu，Tianyang Shi，Ning Zhang，Xinzhong Zhu
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