基于MCA注意力机制高效网络的遥感图像场景分类方法

本发明公开了一种基于MCA注意力机制高效网络的遥感图像场景分类方法，该方法包括：获取遥感图像数据集并按比例划分为训练样本和测试样本；对遥感图像数据集进行预处理；构建MCA注意力模块；构建MCA‑EfficientNet B0网络模型；在MCA‑EfficientNet B0中加载ImageNet1K数据集上的预训练权重，然后将训练样本输入到网络模型中，通过反向传播算法不断优化带权重的交叉熵损失函数，调整网络参数，最后得到训练好的网络模型；将测试样本输入到训练好的网络模型中，得到遥感图像场景分类结果；与传统方法相比，本发明保持了较低的参数量和计算量，同时有着较好的遥感图像场景分类准确率。