基于三維注意力與混合卷積的高光譜圖像分類(lèi)

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有高光譜圖像分類(lèi)模型在特征提取的過(guò)程中有效特征關(guān)注缺乏的問(wèn)題，提出了一種基于三維卷積注意力與混合卷積的高光譜圖像分類(lèi)方法。該方法使用三維卷積和二維卷積串聯(lián)完成對(duì)高光譜圖像空譜特征的提取，并在三維卷積階段引入注意力機(jī)制，使得模型在提取底層空譜特征的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)有效特征的關(guān)注和激活。相對(duì)于傳統(tǒng)三維卷積模型，提出的分類(lèi)模型減小了運(yùn)算復(fù)雜度，提升了模型噪聲抑制能力，提高了分類(lèi)效果。...