對(duì)哨兵1號(hào)的多時(shí)相雙極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到18個(gè)日期的VV和VH共36景影像，通過(guò)ANOVA和JM距離分析，選其中ANOVA得到的F值最高的6景影像。真值用LC8數(shù)據(jù)和地面調(diào)查，目視解譯得到標(biāo)簽。將6景影像合到一個(gè)數(shù)據(jù)中即6波段數(shù)據(jù)，輸入到UNET中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)同原始UNet，除了在conv和relu中間加了BN。

這里引發(fā)了思考，BN層到底是加在哪里的，因?yàn)閗eras里的conv2d層是可以直接加激活函數(shù)的，中間加BN就要拆開(kāi)寫了。提出BN的論文里似乎就是加在了conv和relu中間。其他論文看到?jīng)]有注意，以后注意一下都是加在哪里的，印象中不都是這樣加的。

BN層的主要作用是歸一化參數(shù)，改善梯度消失的狀況，加快收斂，可以使用更大的學(xué)習(xí)率，不用再考慮正則和dropout。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Multi-Temporal SAR Data Large-Scale Crop Mapping Based on U-Net Model（利用U-net对多时相SAR影像获得作物图）...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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