视点意识胶囊网络的遥感场景分类

针对遥感图像的视点变化,提出了一种新的遥感场景分类方法,通过空间变换网络结合传感器视点估计,预测每个场景类别的主方向,并在网络内部计算二维仿射变换参数,对胶囊姿态向量进行编码,用以构建等变的、具有仿射变换鲁棒性的主胶囊层。对遥感图像的类内多样性问题进行了研究,提出了子概念动态路由,减少后续层中出现的噪声胶囊,生成场景的内部紧凑表示用于遥感场景分类。最后在两个公开的大型遥感场景数据集AID和NWPU-RESISC45进行测试,实验结果表明,该方法显著提高了遥感场景的分类准确率。