[发明专利]基于双分支光谱多尺度注意力网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202110856236.5 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113486851B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 石翠萍;廖帝灵;王天毅 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 岳泉清 |
| 地址： | 161006 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于双分支光谱多尺度注意力网络的高光谱图像分类方法，本发明涉及高光谱图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱图像提取的过程中，由于高光谱图像的高维特性以及小训练样本的情况，导致高光谱图像分类准确率低的问题。过程为：步骤一、采集高光谱图像数据集和相对应的标签向量数据集；步骤二、建立双分支光谱多尺度注意力网络DBSMA；步骤三、将训练数据、验证数据和对应标签向量数据输入到建立的双分支光谱多尺度注意力网络DBSMA中，采用Adam算法进行迭代优化，得到最优网络DBSMA；步骤四、向最优网络DBSMA中输入测试数据进行分类结果预测。本发明用于图像分类领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分支 光谱 尺度 注意力 网络 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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