Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network

过度拟合 高光谱成像 判别式 人工智能 深度学习 卷积神经网络 模式识别(心理学) 特征(语言学) 计算机科学 上下文图像分类 残余物 特征提取 深信不疑网络 图像(数学) 人工神经网络 算法 语言学 哲学
作者
Weiwei Song,Shutao Li,Leyuan Fang,Ting Lu
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:56 (6): 3173-3184 被引量:381
标识
DOI:10.1109/tgrs.2018.2794326
摘要

Recently, deep learning has been introduced to classify hyperspectral images (HSIs) and achieved good performance. In general, deep models adopt a large number of hierarchical layers to extract features. However, excessively increasing network depth will result in some negative effects (e.g., overfitting, gradient vanishing, and accuracy degrading) for conventional convolutional neural networks. In addition, the previous networks used in HSI classification do not consider the strong complementary yet correlated information among different hierarchical layers. To address the above two issues, a deep feature fusion network (DFFN) is proposed for HSI classification. On the one hand, the residual learning is introduced to optimize several convolutional layers as the identity mapping, which can ease the training of deep network and benefit from increasing depth. As a result, we can build a very deep network to extract more discriminative features of HSIs. On the other hand, the proposed DFFN model fuses the outputs of different hierarchical layers, which can further improve the classification accuracy. Experimental results on three real HSIs demonstrate that the proposed method outperforms other competitive classifiers.
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