一种多模自监督混合曼巴的高光谱影像分类方法

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一种多模自监督混合曼巴的高光谱影像分类方法
申请号:CN202411495255
申请日期:2024-10-24
公开号:CN119007024B
公开日期:2025-01-24
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种多模自监督混合曼巴的高光谱影像分类方法,所述方法包括以下步骤:多模自监督混合曼巴的高光谱影像分类数据集处理、构建结合CNN和Mamba的高光谱影像分类网络、基于自监督的高光谱影像分类网络的无标签预训练、基于CLIP的多模态高光谱影像分类模型的训练、对多模态高光谱影像分类模型进行测试。与现有技术相比,结合CNN和Mamba提取空谱特征,有利于实现精准的高光谱图像分类,并通过自监督学习方法对模型进行预训练,无需标注的数据,让模型能够自行识别不同场景下的高光谱图像,提高了模型的泛化能力,同时,基于CLIP模型能够实现多模态的高光谱图像分类。
技术关键词
高光谱影像分类 文本编码器 影像分类方法 分类网络 图像编码器 文本特征向量 图像特征向量 样本 空谱特征 空谱信息融合 更新模型参数 注意力 数据 上采样 监督学习方法 标签 状态空间模型
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