[发明专利]基于多路注意力机制的语义卷积高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202010854614.1 | 申请日： | 2020-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN112052755B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 张中强;高大化;刘丹华;石光明 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/58;G06V20/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多路注意力机制的语义卷积高光谱图像分类方法，主要解决现有技术对提取特征利用率不足所造成信息丢失，或者保留过多无关信息造成信息冗余的问题。其方案是：1)输入高光谱图像，生成样本数不同的训练样本集和测试样本集；2)构建多路注意力机制的语义卷积神经网络；3)将训练样本集分次输入到多路注意力机制的语义卷积神经网络，利用随机梯度下降法对该网络进行训练，直到focal loss损失函数收敛；4)将测试样本输入到训练好的多路注意力机制的语义卷积神经网络得到分类结果。本发明能在少训练样本下获得高准确率的分类，可用于对高光谱图像的地物种类探测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 语义 卷积 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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