混合深度CNN联合注意力的高光谱图像分类

	混合深度CNN联合注意力的高光谱图像分类
	王燕; 吕艳萍
刊名	计算机科学与探索
	2021
页码	1-13
关键词	高光谱图像分类 KPCA 卷积神经网络光谱-空间注意力机制深度学习
英文摘要	深度学习中的卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）能充分利用计算机的计算能力，高效的提取遥感图像的特征，取得很好的成果，特别是在高光谱图像分类方面取得了很大的进展。为了在有限的高光谱样本上充分提取光谱和空间特征，提高高光谱图像分类的精度，提出了混合深度卷积联合注意力（hybrid deep CNN-attention，HDC-Attention）的模型。具体地，首先利用核主成分分析（kernelprincipal component analysis，KPCA）和小批量K均值（minibatch k-means，MBK-means）对高光谱图像进行组合降维，有效地消除数据冗余并保留主要信息量，使得降维后的数据具有最佳区分度。然后将降维后的数据输入HDC网络进行充分地光谱-空间特征提取。最后利用光谱-空间注意力（Spectral-Spatial Attention），重新分配光谱-空间特征的权重，增强有用的空谱特征，抑制无用的特征。提出的模型在三个公开数据集上进行了多次实验，在有限的标记样本下，三个数据集的OA，AA，Kappa分类指标均超过99%以上。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/149768]
专题	计算机与通信学院
作者单位	兰州理工大学计算机与通信学院
推荐引用方式 GB/T 7714	王燕,吕艳萍. 混合深度CNN联合注意力的高光谱图像分类[J]. 计算机科学与探索,2021:1-13.
APA	王燕,&吕艳萍.(2021).混合深度CNN联合注意力的高光谱图像分类.计算机科学与探索,1-13.
MLA	王燕,et al."混合深度CNN联合注意力的高光谱图像分类".计算机科学与探索 (2021):1-13.