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一种基于通道注意力深度网络的极化SAR图像分类方法,首先对极化SAR图像进行精致Lee滤波处理,然后对滤波后的图像根据不同的目标分解方法提取极化SAR图像的多种特征,来组成完备的极化SAR数据高维特征表达空间,能够全面的刻画地物目标的信息,其次,利用深度可分离网络、空洞卷积网络、多孔空间金字塔和上采样搭建DeepLabV3+的编码解码过程,并且在DeeplabV3+网络中,引入通道注意力ECA‑Net模块对极化SAR数据高维特征进行重新配置权重,凸显出不同特征的重要程度,有效地为高级特征恢复空间
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113240040 B
(45)授权公告日 2023.04.18
(21)申请号 202110606388.X G06V 10/82 (2022.01)
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