【论文阅读】《Remote Sensing Scene Classification Using Multilayer Stacked Covariance Pooling》遥感图像场景分类

目前计算机视觉领域日趋火热，针对图像分类的各种深度学习框架也逐渐被提出，这些框架表现出了良好的性能和准确率，但是针对遥感图像场景的分类问题的解决一直存在挑战，因为遥感图像中包含着大量的空间信息，这些空间信息中又包含着很强的类内变化以及很弱的类间变化，因此本文提出了一种MSCP的特征堆叠与协方差池化的方法来解决此类问题。 摘要 本文提出了一种新的遥感图像场景分类方法——MSCP。该方法的创新之处在于

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