[发明专利]一种基于全局注意力残差网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202110376903.X | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN112836773B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 高红民;张亦严;陈忠昊;曹雪莹;李臣明 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局注意力残差网络的高光谱图像分类方法，包括：构建整体网络，包括多尺度特征提取网络、全局注意力模块和改进的残差网络模块；进行多尺度特征提取，提取到高光谱图像层次化的特征；全局注意力模块通过空间注意力模块和光谱注意力模块的结合构建全局像素点的空间和光谱依赖关系；将改进的残差网络模块和全局注意力模块进行融合，成为一个新型的全局注意力残差网络；将输出结果经过全局池化送入分类器中进行最终分类，并输出结果。本发明通过引入多尺度大小感受野和全局注意力模块来同时获取丰富的空间‑光谱特征，并加入改进的残差网络缓解梯度消失问题，加快网络收敛，从而提高了分类精度，保证了良好稳定的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 注意力 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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