[发明专利]一种基于TRANSFORMER特征融合的高光谱影像分类方法在审
| 申请号： | 202210144122.2 | 申请日： | 2022-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN114627370A | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 郝思媛;刘佳璇;夏裕凤;赵锟 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266520 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供的是一种基于TRANSFORMER特征融合的高光谱影像分类方法，通过将空‑谱信息特征与深层关联信息融合，更有效地利用影像光谱特征与空间特征，显著提高图像的分类精度。提出方法包括空‑谱信息挖掘、基于Transformer的特征融合、预测三个步骤。空‑谱信息挖掘是通过影像转置和三通道卷积神经网络的构建，充分挖掘影像中包含的空‑谱信息；基于Transformer的特征融合是将三通道获取的影像分别输入Transformer的三个编码器中，然后利用解码器将空谱特征进行融合，获取融合的空‑谱特征；预测是将Transformer融合的空谱特征输入到softmax中，从而得到分类器的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 transformer 特征 融合 光谱 影像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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