基于光谱-空间注意力残差网络的高光谱图像分类

doi:10.3788/gzxb20235212.1210002

OPT OpenIR > 光谱成像技术研究室

	基于光谱-空间注意力残差网络的高光谱图像分类
其他题名	Spectral-spatial Attention Residual Networks for Hyperspectral Image Classification
	汪菲菲 1,2; 赵慧洁 1,2,3; 李娜 1,2,3; 李思远 4; 蔡昱 5
作者部门	光谱成像技术研究室
	2023-12
发表期刊	光子学报
ISSN	10044213
卷号	52 期号:12
产权排序	4
摘要	在高光谱图像分类任务中，引入注意力改变提取到的光谱和空间特征权重，有效突出重要特征，提高分类准确率。将注意力机制、残差网络和特征提取模块集成到分类框架中，引入中心区域光谱注意力机制，在避免干扰像素对波段权重影响的同时，利用周围像素增强中心像素波段，增强光谱特征的鲁棒性进而提取有效的光谱特征。并在此基础上提出了光谱-空间注意力残差网络，该网络可以从高光谱图像中连续提取到丰富的光谱特征和空间特征，并通过残差网络连接特征提取模块，缓解了精度下降问题，保证网络良好的分类性能。在4个公开数据集上，所提出的分类算法和其他算法相比，各项指标均达到最优。
关键词	光谱-空间特征残差网络高光谱分类光谱注意力机制空间注意力机制
DOI	10.3788/gzxb20235212.1210002
收录类别	EI
语种	中文
EI入藏号	20240815570594
引用统计
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/97237
专题	光谱成像技术研究室
通讯作者	李娜
作者单位	1.北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院精密光机电一体化技术教育部重点实验室 2.北京航空航天大学“空天光学-微波一体化精准智能感知”工信部重点实验室 3.北京航空航天大学人工智能研究院 4.中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室 5.中国运载火箭技术研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	汪菲菲,赵慧洁,李娜,等. 基于光谱-空间注意力残差网络的高光谱图像分类[J]. 光子学报,2023,52(12).
APA	汪菲菲,赵慧洁,李娜,李思远,&蔡昱.(2023).基于光谱-空间注意力残差网络的高光谱图像分类.光子学报,52(12).
MLA	汪菲菲,et al."基于光谱-空间注意力残差网络的高光谱图像分类".光子学报 52.12(2023).

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基于光谱-空间注意力残差网络的高光谱图像（2841KB）	期刊论文	作者接受稿	限制开放	CC BY-NC-SA	请求全文