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本发明涉及一种多感受野图注意力网络的高光谱图像分类方法。通过使用无监督主成分分析方法和简单线性迭代聚类,将原始高光谱图像准确地划分为自适应局部区域;采用双层卷积神经网络提取像素的光谱特征减少需要计算的节点数,抑制原始高光谱图像噪声;构造基于超像素立方体的多感受野图;利用多特征注意力模块提取局部节点特征和边特征并采用图形注意网络学习两个特征的重要系数;利用特征融合注意力模块融合各感受野节点‑边特征,给出了分类节点的特征,最后利用交叉熵损失对图像特征进行解释得到每个像素的标签,使高光谱图像正确分类。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114155443 A
(43)申请公布日 2022.03.08
(21)申请号 202111153710.4 G06V 10/764 (2022.01)
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