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与注意力机制相结合的HybridSN高光谱地物分类模型
1
作者
熊尧卿
《能源与环境》
2024年第4期144-148,共5页
随着成像光谱仪技术的发展,高光谱遥感图像的获取变得越来越容易,高光谱遥感图像分类问题是当前高光谱遥感技术的1个研究热点。近年来,深度学习在图像处理方面取得了很大的成就,并在高光谱遥感图像分类中得到了应用。该文针对高光谱遥...
随着成像光谱仪技术的发展,高光谱遥感图像的获取变得越来越容易,高光谱遥感图像分类问题是当前高光谱遥感技术的1个研究热点。近年来,深度学习在图像处理方面取得了很大的成就,并在高光谱遥感图像分类中得到了应用。该文针对高光谱遥感图像地物分类中存在的问题,对深度学习在高光谱遥感图像地物分类中的应用进行了深入研究,选用HybridSN网络模型,并提出分别加入通道注意力机制、空间注意力机制、通道注意力机制和空间注意机制的a-HybridSN网络模型、b-HybridSN网络模型、c-HybridSN网络模型。在IP数据集上进行实验,得出c-HybridSN网络模型的分类精度最高,a-HybridSN网络模型与b-HybridSN网络模型分类精度差不多,且3个模型在原始模型的基础上都有所提高。
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关键词
高光谱分类
HybridSN网络模型
注意力机制
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职称材料
题名
与注意力机制相结合的HybridSN高光谱地物分类模型
1
作者
熊尧卿
机构
福州大学数字中国研究院
出处
《能源与环境》
2024年第4期144-148,共5页
文摘
随着成像光谱仪技术的发展,高光谱遥感图像的获取变得越来越容易,高光谱遥感图像分类问题是当前高光谱遥感技术的1个研究热点。近年来,深度学习在图像处理方面取得了很大的成就,并在高光谱遥感图像分类中得到了应用。该文针对高光谱遥感图像地物分类中存在的问题,对深度学习在高光谱遥感图像地物分类中的应用进行了深入研究,选用HybridSN网络模型,并提出分别加入通道注意力机制、空间注意力机制、通道注意力机制和空间注意机制的a-HybridSN网络模型、b-HybridSN网络模型、c-HybridSN网络模型。在IP数据集上进行实验,得出c-HybridSN网络模型的分类精度最高,a-HybridSN网络模型与b-HybridSN网络模型分类精度差不多,且3个模型在原始模型的基础上都有所提高。
关键词
高光谱分类
HybridSN网络模型
注意力机制
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
与注意力机制相结合的HybridSN高光谱地物分类模型
熊尧卿
《能源与环境》
2024
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职称材料
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