由于高光譜圖像存在較高的數(shù)據(jù)維數(shù),會給分類過程帶來一些困難。為了提高分類的準確率,提出了一種使用3D卷積聯(lián)合注意力機制的高光譜圖像分類方法。首先,將中心像素與周圍相鄰的其它像素進行配對,可以通過配對構成多組新的像素對,充分利用了像素之間的鄰域相關性。接著,將像素對放入3D卷積聯(lián)合注意力機制網(wǎng)絡框架中進行分類,它能夠對高光譜圖像中的特征進行選擇性的學習。最后,通過投票策略獲得像素標簽。實驗是在兩個真實的高光譜圖像數(shù)據(jù)集上進行。結果表明,所提出的方法充分挖掘了高光譜圖像的光譜空間特征,能有效地提高分類精度。 

【文章來源】：紅外技術. 2020,42(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

注意力機制神經(jīng)網(wǎng)絡模型Fig.3Attentionmechanismneuralnetworkmodeljh3ht..tt

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3208934