[发明专利]一种基于混合卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法在审
| 申请号： | 202211326935.X | 申请日： | 2022-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN115909052A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 解山娟;李明天;徐人杰;王新宇;曹时仙 | 申请（专利权）人： | 杭州师范大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V20/13;G06V10/44;G06V10/58;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种混合卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法。本发明包括：1、将3维和2维卷积神经网络进行串联，加入并行卷积块和非局部注意力模块，构建自定义的神经网络；2、将有标注的高光谱图像划分为若干有重叠的小数据立方体作为模型的输入；3、将样本按一定的比例划分为训练集和测试集；4、分批次将训练集样本输入神经网络进行训练，直到模型稳定；5、使用训练好的模型对高光谱图像进行分类，通过预先划分好的测试集评估模型的分类效果，并最终得到分类结果图。本发明充分利用高光谱遥感图像丰富的光谱信息和空间信息。同时在进行注意力操作的过程中使用1×1卷积压缩特征图通道维度，降低模型的计算量，提高模型的训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 卷积 神经网络 光谱 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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