基于双向特征迭代融合的遥感图像场景分类方法

摘要

本发明公开了一种基于双向特征迭代融合的遥感图像场景分类方法属于图像处理领域。首先，以ResNet34网络模型为基础，设计一个新型深度卷积神经网络；其次，将遥感图像输入网络中进行训练，将ResNet34中除第一阶段外各阶段最后卷积层输出作为后续的输入特征，共四组；接着，新型的双向特征迭代融合网络结构中设计有Top‑Down、PostProcessor、Down‑Top三个子模块，四组输入特征分别送入该结构后生成对应尺度的输出特征；最后，将最高级别输出特征经全局平均池化层后输入全连接层，将全连接层的输出作为SoftMax层的输入，实现对遥感图像进行分类。