[发明专利]融合注意力机制和多尺度深度纹理特征的遥感图像场景分类方法在审
| 申请号： | 202211607414.1 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN116051981A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 宋婉莹;朱瑞景;刘倩;王池;王安义;张鹏 | 申请（专利权）人： | 西安科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710054 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及融合注意力机制和多尺度深度纹理特征的遥感图像场景分类方法，对彩色图像的R、G、B通道分别通过Haar小波变换，将第一级小波变换特征图像直接作为网络输入层，提取图像的深度特征；根据一级小波变换对特征图进行二级小波变换，将二级小波变换特征图像作为小波‑注意力融合模块的输入，输出二级深度小波特征；将一级深度小波特征和二级深度小波特征通过广播元素相加法进行融合；再将下一级小波特征经过逐层卷积，增加特征通道，再与前几级输出融合；当深度小波特征提取完毕后，再分别经由两个1×1的卷积层和一个全局平均池化层；在全连接层后添加dropout层，最后通过softmax层，输出类概率进行分类预测。降低了计算复杂度，分类精度明显提高。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 注意力 机制 尺度 深度 纹理 特征 遥感 图像 场景 分类 方法 | ||
【主权项】：
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