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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种轻量级高光谱图像分类方法，包括：构建整体网络，包括3D分组多尺度特征提取网络和2D分组多尺度特征提取网络，进行多尺度特征提取，提取到高光谱图像层次化的特征；3D分组多尺度特征提取网络包括分组卷积和3D深度可分离卷积，将通道进行分组，在保持网络分类性能的同时降低网络参数；2D分组多尺度特征提取网络包括注意力机制模块和2D深度可分离网络，注意力模块通过压缩和激活操作，以选择性地强调光谱信息特征并重新校准光谱特征响应；将改进的残差网络模块和2D深度可分离模块进行融合，以构建具有突出泛化能力的网络结构；将输出结果经过全局池化层送入分类器中进行最终分类，并输出结果。本发明通过将3D分组特征提取模块和2D分组特征提取模块进行串行处理来同时获取丰富的空间‑光谱特征，并通过引入分组卷积和深度可分离卷积来达到网络轻量化的效果，在提高分类精度的同时保证了较低的网络参数。
主权项：1.一种轻量级高光谱图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建整体网络，包括3D分组多尺度特征提取网络和2D分组多尺度特征提取网络，所述2D分组多尺度特征提取网络包括光谱注意力模块和2D多尺度深度可分离网络；S2：利用多尺度特征提取网络通过不同大小卷积核，结合对经过初始化和预处理后的高光谱数据进行多尺度特征提取，提取到高光谱图像层次化的特征；S3：2D多尺度特征提取网络包括注意力模块和2D深度可分离模块，注意力模块通过压缩和激励操作，以选择性地强调光谱信息特征并重新校准光谱特征响应，将改进的残差网络模块和2D深度可分离模块进行融合；S4：3D分组多尺度特征提取网络通过3D分组深度可分离卷积对高光谱的空间和光谱特征进行多尺度提取；S5：通过3D-2D分组特征提取模块获取丰富的空间-光谱特征，将输出特征图经过全局池化层送入分类器中进行最终分类，并输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种轻量级高光谱图像分类方法
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