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题名基于RNN和多重注意力机制的高光谱图像分类
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作者
郑凯东
李阿莹
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机构
西安石油大学计算机学院
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出处
《智能计算机与应用》
2022年第12期128-132,137,共6页
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文摘
现今伴随着网络模型的愈加复杂,高光谱图像分类的实时性较差。考虑到高光谱图像本质上是一类序列数据,本文提出LZ-RNN模型,通过引用双向循环神经网络(BRNN)来处理序列数据,减少时间成本。引入多重注意力机制来提升模型的精度,通过三分支捕获跨纬度交互来计算注意力权重。实验表明,本文所提方法在Pavia Centre和Botswana两个数据集上取得优异的效果,与其他主流算法相比,在较短的时间内达到了较高的精度。
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关键词
高光谱图像分类
双重循环神经网络
注意力机制
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Keywords
hyperspectral images classification
bidirectional recurrent neural network
attention mechanism
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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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