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基于扩张卷积注意力神经网络的高光谱图像分类

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简介：
为了解决高光谱图像分类精度在训练样本有限条件下的问题,本研究开发了一种整合扩张卷积层与注意力机制的三维-二维交错卷积神经网络结构。该模型首先采用了一系列交错排列的三维和二维卷积层作为基本架构,通过三维卷池提取了光谱空域特征的同时,二维卷池则进一步增强了空间语义信息的高层次表示能力;随后,本研究创新性地应用扩张卷积技术扩展了空间信息捕捉能力,构建了一种多尺度特征融合的新框架;最后,借助于自适应权重分配策略,网络能够聚焦于关键的光谱特征并抑制噪声干扰。在两个典型数据集上与现有深度学习分类算法进行了对比实验,结果表明本模型在准确率方面表现最优,显著提升了训练样本有限条件下的分类性能。

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