Merits of Complex-Valued Neural Networks for PolSAR image segmentation
Résumé
Dans cet article, nous mettons en oeuvre deux réseaux de neurones, l'un à valeurs complexes et l'autre à valeurs réelles, de dimensions équivalentes, pour la segmentation d'images Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR). Ces réseaux sont basés sur des architectures convolutives de type U-Net. Une comparaison statistique exhaustive entre ces réseaux est présentée pour l'image PolSAR de Flevoland, en prenant en entrée la matrice de cohérence. Les résultats montrent une meilleure classification par le réseau de neurones à valeurs complexes.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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