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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明涉及一种基于成型‑序列注意力和空间邻近特征选择的高光谱图像分类模型。所述模型包括：空间子网络、光谱子网络、图像分类部分，空间子网络中包括成型注意力模块、空间邻近特征选择模块；通过空间子网络生成空间特征向量；光谱子网络中有序列注意力模块；通过光谱子网络生成光谱特征向量；将空间特征向量、光谱特征向量输入图像分类部分进行分类，得到高光谱图像分类结果。通过成型注意力模块、空间邻近特征选择模块、序列注意力模块来筛选高光谱图像中的空间‑光谱特征，并进行融合，以自适应地突出特征提取过程中的有价值信息并抑制无用信息，提高对高光谱图像中信息的利用率，从而提高图像分类精度。
主权项：1.一种基于成型-序列注意力和空间邻近特征选择的高光谱图像分类模型，其特征在于，所述模型包括：空间子网络、光谱子网络、图像分类部分，其中：所述空间子网络，包括二维卷积层、ReLU激活函数层、成型注意力模块、空间邻近特征选择模块；待分类高光谱图像输入后，通过主成分分析进行降维处理，将处理后的待分类高光谱图像像素为中心的空间块作为输入，通过所述二维卷积层、ReLU激活函数层、成型注意力模块、空间邻近特征选择模块，生成空间特征向量；所述光谱子网络，包括一维卷积层、序列注意力模块；将处理后的待分类高光谱图像像素的光谱向量作为输入，通过所述一维卷积层、序列注意力模块，生成光谱特征向量；所述图像分类部分包括全连接层，将所述空间特征向量、所述光谱特征向量输入至所述全连接层中进行分类，得到高光谱图像分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 基于成型-序列注意力和空间邻近特征选择的高光谱图像分类模型
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