[发明专利]一种注意力残差单元神经网络高光谱图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202310062360.3 | 申请日： | 2023-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN116012653A | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 张合兵;杨志文;吕晓煊;王新闯;王世东;陈志超;杨应府;都伟冰 | 申请（专利权）人： | 河南理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/58;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/77;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理有限公司 11562 | 代理人： | 陈月霞 |
| 地址： | 454000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种注意力残差单元神经网络高光谱图像分类方法及系统。方法包括：获取高光谱图像，对高光谱图像进行预处理，得到处理后的高光谱图像，处理后的高光谱图像包括：训练数据集和测试数据集；构建高光谱分类模型，高光谱分类模型包括：多尺度融合提取层、尺寸变换层、卷积注意力残差单元层、深度可分离卷积与平均池化残差层、全连接层和分类器；基于训练数据集，对高光谱分类模型进行训练，得到训练好的高光谱分类模型；将测试数据集输入训练好的高光谱分类模型，得到高光谱图像分类结果。系统包括：预处理模块、模型构建模块、模型训练模块和高光谱分类模块。本发明能够达到更佳的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 注意力 单元 神经网络 光谱 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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