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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 839 - 842 (4page)
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Recently, studies on hyperspectral image classification using deep learning are being conducted. Among these studies, the extraction of features of spectral information can be considered as the best match for the meaning of hyperspectral images. One Dimensional Convolution Neural Network is one of the most widely applied methods. In this paper, we investigate the effect of the Dilated Convolution Layer on the hyperspectral 1DCNN by applying the Dilated Convolution Layer instead of the pooling layer in 1D-CNN. Experiments were conducted using a public hyperspectral image dataset. The experimental results confirmed that Dilated Convolution has a good effect.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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