【摘 要】
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高光谱图像（Hyperspectral Image,HSI）包含数百个窄而连续的波段,在地物探测、目标检测和农业生产中得到广泛应用。近些年,基于注意力机制的深度学习方法在HSI分类中展现出良好的性能,但在池化策略和捕获方向依赖性方面仍存在一些问题,本文为此开展了如下研究工作:1.针对传统通道注意力机制在池化时均等对待所有像素的问题,提出了一种端到端的基于概率邻域池化的注意力网络（Probabili
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高光谱图像（Hyperspectral Image,HSI）包含数百个窄而连续的波段,在地物探测、目标检测和农业生产中得到广泛应用。近些年,基于注意力机制的深度学习方法在HSI分类中展现出良好的性能,但在池化策略和捕获方向依赖性方面仍存在一些问题,本文为此开展了如下研究工作:1.针对传统通道注意力机制在池化时均等对待所有像素的问题,提出了一种端到端的基于概率邻域池化的注意力网络（Probabilistic Neighbourhood PoolingBased Attention Network,PNPAN）。首先,将输入HSI立方体中的特征图划分为多个环状相邻区域,以一定的概率选择它们作为池化区域。然后,利用一个小型全连接网络从池化特征中生成注意力权重,进而建立了一个光谱注意力模块和一个三维卷积模块来学习空谱特征。最后,利用交叉熵损失对整个分类网络进行训练。在三个基准数据集上进行实验,结果表明PNPAN能有效提升HSI分类性能。2.针对传统方法未能充分捕获HSI的多方向依赖性问题,提出了一种基于双流多方向的空谱长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）注意力网络（MultiDirectional Spectral-Spatial LSTM Attention Network,MSLAN）。首先,使用主成分分析对输入的HSI立方体降维。然后,设计了多方向的LSTM来提取四个空域方向和两个光谱方向的特征,并进一步设计了一个注意力模块来融合多方向特征,实现HSI分类。最后,建立了一个基于随机空间打乱的辅助网络分支,该分支基于余弦损失进行特征一致性学习。整个网络在训练阶段学习上述两个任务,而在测试阶段丢弃辅助网络分支。实验结果表明,MSLAN能显著提升HSI分类性能。
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