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基于并行注意力机制残差网进行高光谱图像分类的方法

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摘要

本发明公开了一种基于并行注意力机制残差网进行高光谱图像分类的方法，首先构建残差块，所述残差块嵌入两条并行的注意分支网络支路，所述两条并行的注意分支网络支路分别在应用光谱注意力机制及空间注意力机制后，对输入数据的空间特征信息和光谱特征信息进行识别学习；其次，利用构建的若干个依次连接的残差块构成的高光谱图像分类网络，对输入的训练数据集进行训练；其中，所述高光谱图像分类网络还包括依次连接的3D平均池化层和全连接层，所述3D平均池化层连接到与其相邻的残差块，用于对当前残差块输出的数据进行空间维度的调整，来降低整个网络的计算开销；最后，将特征信息输入到高光谱图像分类网络地全连接层中，得到图像分类结果。

著录项

  • 公开/公告号CN111274869A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国地质大学(武汉);

    申请/专利号CN202010014471.3

  • 发明设计人 董志敏;蔡之华;蔡耀明;龚赛;刘小波;尹旭;

    申请日2020-01-07

  • 分类号

  • 代理机构武汉知产时代知识产权代理有限公司;

  • 代理人万文广

  • 地址 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

  • 入库时间 2023-12-17 09:25:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200107

    实质审查的生效

  • 2020-06-12

    公开

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