基于深度随机森林和知识蒸馏的高光谱图像分类

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第一章 绪论

1.2 高光谱图像研究现状

1.3 论文主要内容及结构安排

第二章 基于知识蒸馏与卷积神经网络的高光谱图像分类

2.1 卷积神经网络

2.2 知识蒸馏

2.3 基于知识蒸馏与卷积神经网络高光谱图像分类

2.4 实验结果与分析

2.5 本章小结

第三章 基于密集连接深度随机森林的高光谱图像分类

3.1 随机森林分类器

3.2 多粒度扫描级联森林

3.3 密集连接深度随机森林高光谱图像分类

3.4 实验结果与分析

3.5 本章小结

第四章 基于深度多特征融合的高光谱图像分类

4.2 多特征融合的高光谱图像分类

4.3 实验结果与分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.2 论文下一步工作展望

参考文献

致谢

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