红外与激光工程, 2018, 47 (7): 0703001, 网络出版: 2018-08-30   

基于3D卷积神经网络的PolSAR图像精细分类(特邀)

Fine classification of polarimetric SAR images based on 3D convolutional neural network(Invited)
作者单位
哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
引用该论文

张腊梅, 陈泽茜, 邹斌. 基于3D卷积神经网络的PolSAR图像精细分类(特邀)[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(7): 0703001.

张腊梅, 陈泽茜, 邹斌. Fine classification of polarimetric SAR images based on 3D convolutional neural network(Invited)[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(7): 0703001.

引用列表
1、 对抗网络实现单幅RGB重建高光谱图像红外与激光工程, 2020, 49 (S1): 20200093
2、 基于全光衍射深度神经网络的矿物拉曼光谱识别方法红外与激光工程, 2020, 49 (10): 20200221
3、 基于最小能量准则的参数估计圆周SAR三维成像方法红外与激光工程, 2019, 48 (7): 726001
4、 多尺度卷积神经网络的噪声模糊图像盲复原红外与激光工程, 2019, 48 (4): 426001

张腊梅, 陈泽茜, 邹斌. 基于3D卷积神经网络的PolSAR图像精细分类(特邀)[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(7): 0703001. 张腊梅, 陈泽茜, 邹斌. Fine classification of polarimetric SAR images based on 3D convolutional neural network(Invited)[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(7): 0703001.

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