研究人员开发了 DDF2Pol，这是一种用于分类 PolSAR 图像的新型双域卷积神经网络。该网络利用并行实值和复值流提取互补信息，并通过深度卷积和坐标注意力机制进行增强。实验表明，DDF2Pol 在基准数据集上实现了高精度，在 Flevoland 上达到 98.16%，在 San Francisco 上达到 96.12%，参数量仅为 91,371。 AI
排序理由 这是一篇详细介绍图像分类新模型的学术论文。
在 Hugging Face Daily Papers 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →