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La clasificacin de imgenes ha ganado mucha atencin debido a su aplicacin en diferentes tareas de visin por ordenador, como la teledeteccin, el anlisis de escenas, la vigilancia, la deteccin de objetos y la recuperacin de imgenes. El objetivo principal de la clasificacin de imgenes es asignar etiquetas de clase a las imgenes en funcin de su contenido. Las aplicaciones de la clasificacin y el anlisis de imgenes en teledeteccin son importantes, ya que se utilizan en diversos mbitos, como el militar y el civil. Los enfoques anteriores para las imgenes de teledeteccin y el anlisis de escenas se basan en representaciones de caractersticas de bajo nivel, como las caractersticas basadas en el color y la textura. Las representaciones Vector of Locally Aggregated Descriptors (VLAD) y Bag-of-Features (BoF) sin orden son ejemplos de enfoques de nivel medio para la clasificacin de imgenes de teledeteccin. Las ltimas tendencias en teledeteccin y clasificacin de escenas se centran en el uso de redes neuronales convolucionales (CNN). Teniendo en cuenta el xito de los modelos CNN, en esta investigacin pretendemos afinar ResNet50 mediante el uso de la ciruga de red y la creacin de una cabeza de red junto con el ajuste fino de los hiperparmetros. El aprendizaje de los hiperparmetros se ajusta utilizando un programador de tasa de aprendizaje de decaimiento lineal conocido como programador a trozos. Para ajustar el hiperparmetro del optimizador, se utiliza el Descenso Gradiente Estocstico con Momento (SGDM) con el uso del factor de aprendizaje de peso y el factor de aprendizaje de sesgo. Los experimentos y anlisis se llevan a cabo en cinco conjuntos de datos diferentes: UC Merced Land Use Dataset (UCM), RSSCN (el conjunto de datos de imgenes de clasificacin de escenas de teledeteccin), SIRI-WHU, Corel-1K y Corel-1.5K. El anlisis y los resultados competitivos demuestran que el modelo de clasificacin de imgenes que proponemos puede clasificar las imgenes de una forma ms eficaz y eficiente que las investigaciones ms avanzadas.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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