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利用残差通道注意力网络的高光谱图像分类

摘要:残差网络能够有效地解决卷积神经网络出现的梯度消失问题,应用于高光谱图像分类取得了良好的效果,但简单地堆积残差单元并不能很好地提高模型性能。通道注意力机制能够有区别地处理卷积层输出的特征图,更好地利用对分类有用的特征通道。为了充分利用残差网络及通道注意力机制的特征提取能力,设计适用于高光谱图像分类的残差通道注意力网络。在残差单元中结合卷积层和通道注意力机制,实现对特征通道的重新调整,并在模型中实现局部残差学习和全局残差学习,促进信息传递,增强模型稳定性。实验结果表明,该方法用于Indian Pines数据和University of Pavia数据能够分别取得98.78%和 99.22%的分类精度,在有限数量训练样本的情况下,能够达到较高的分类精度。

关键词:
  • 高光谱图像  
  • 分类  
  • 残差网络  
  • 通道注意力  
  • 残差通道注意力网络  
作者:
魏祥坡; 余旭初; 管凌霄
单位:
信息工程大学; 河南郑州450001; 61618部队; 北京100094
刊名:
测绘科学技术学报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:测绘科学技术学报

测绘科学技术学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:41-1385/P。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1984年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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