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申请/专利权人：大连民族大学
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类方法，包括：对高光谱图像数据进行数据预处理；利用卷积神经网络，建立基于双分支多尺度空谱特征融合与注自意力机制的原始高光谱图像分类模型；基于预处理后的所述高光谱图像数据，对所述原始高光谱图像分类模型进行训练，获取高光谱图像分类模型；利用所述高光谱图像分类模型，对整体高光谱图像像素类别进行分类。本发明提出了可以进行高效率空谱联合特征提取和空间信息提取的双分支多尺度空谱信息特征融合方法；提出了加强所述模型显著特征提取能力的自注意力机制；提出了加强特征复用能力的深度特征融合策略，与现有技术相比，能够显著提升分类精度。
主权项：1.一种基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类方法，其特征在于，包括：对高光谱图像数据进行数据预处理；利用卷积神经网络，建立基于双分支多尺度空谱特征融合与注自意力机制的原始高光谱图像分类模型；基于预处理后的所述高光谱图像数据，对所述原始高光谱图像分类模型进行训练，获取高光谱图像分类模型；利用所述高光谱图像分类模型，对整体高光谱图像像素类别进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连民族大学 一种基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类方法
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