[发明专利]基于卷积神经网络和增强图注意力网络的融合网络的图像分类方法在审
| 申请号： | 202310176876.0 | 申请日： | 2023-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN116152561A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 石翠萍;吴海洋;王珏;苗凤娟;陶佰睿 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08;G06F16/55 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张换男 |
| 地址： | 161006 黑龙江省齐齐*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于卷积神经网络和增强图注意力网络的融合网络的图像分类方法，本发明涉及图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有的高光谱图像分类方法在有限的标签样本下，高光谱图像的分类的精度仍然会受到极大的限制的问题。过程为：一、建立卷积神经网络与增强图注意力模块的融合网络模型CEGAT；获得训练好的卷积神经网络与增强图注意力模块的融合网络模型CEGAT；二、将待测高光谱图像输入训练好的卷积神经网络与增强图注意力模块的融合网络CEGAT，完成对待测高光谱图像的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 增强 注意力 网络 融合 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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