一种基于自注意力网络的高光谱图像分类特征提取方法

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一种基于自注意力网络的高光谱图像分类特征提取方法
申请号:CN202411088848
申请日期:2024-08-09
公开号:CN118968174A
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于自注意力网络的高光谱图像分类特征提取方法,提出了基于空谱自注意力机制的特征提取网络,直接利用初始输入进行光谱注意操作和空间注意操作,将其结果进行联系,将光谱注意力机制和空间注意力机制引入特征提取网络中,使得网络更加关注检测任务感兴趣的区域,避免光谱数据被破坏和光谱重要性无法正确提取的问题;并且提出了基于光谱中心自注意力网络的特征提取网络,计算贡献率最大的光谱与其他光谱之间的相似度,避免不同光谱之间不相关的影响,使得神经网络更多地关注贡献大的光谱波段,提取图像光谱局部差异特征,提升高光谱图像分类精度。
技术关键词
空谱特征 特征提取方法 前馈神经网络 编码器模块 特征提取网络 标签 光谱特征提取 注意力机制 矩阵 特征提取器 序列 图像 分类器 特征提取模型 贡献率 像素 图片
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