[发明专利]一种适用于小样本高光谱影像分类的深度学习模型在审
| 申请号： | 202010585647.0 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111814607A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 朱祺琪;邓伟环 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 曹雄 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种适用于小样本高光谱影像分类的深度学习模型，模型的整体框架是以编码‑解码器为基础的，包括：输入待分类的高光谱影像和数据集；对原始数据集进行两次随机采样，生成一组随机的训练样本序列；利用全局卷积长短期记忆模块提取长短范围内的光谱依赖特征以及局部范围内像元的空间关系；利用全局光谱和空间注意力机制分别提取详细的光谱依赖特征和空间细节；利用特征迁移模块恢复语义特征的空间细节；本发明提供了一种新颖的全局学习分类方法，它不仅能充分的挖掘长短范围内光谱特征之间的依赖，还能够提取到长短范围内像元空间特征之间的依赖，实现当训练样本受限时依然能提取到最具判别的特征并保证了分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 适用于 样本 光谱 影像 分类 深度 学习 模型 | ||
【主权项】：
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