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polarimetric SAR
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新的深度学习网络提高了极化SAR图像分类精度
研究人员开发了两种新的深度学习网络用于分类极化合成孔径雷达（PolSAR）图像。HybridCVNet结合了复值卷积神经网络和视觉Transformer，在Flevoland数据集上达到了97.39%的准确率。SDF2Net是一种三分支复值CNN，增强了从浅层到深层的特征融合，在AIRSAR数据集上提高了高达1.3%的准确率，并在采样有限的情况下在Flevoland数据集上达到了96.01%的准确率。
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新的 DDF2Pol 网络在 PolSAR 图像分类中实现高精度
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。