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基于注意力和特征复用机制的图卷积神经网络的高光谱图像分类
【摘 要】
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高光谱图像处理吸引了遥感领域的学者极大的关注。高光谱图像由数百个光谱通道组成,其光谱包含的信息可以用于地面物体识别。目前深度学习正在快速发展中,图卷积这一新兴子领域也焕发出活力,越来越多的学者开始尝试将图卷积模型应用于高光谱图像分类。然而,将图卷积应用于高光谱图像面临着内存消耗等问题,传统的图卷积的目标数据集一般数据量不大,而高光谱图像往往包含几十万个节点作为数据集合,导致了推理过程中大量计算资源
【出 处】
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西安电子科技大学
【发表日期】
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2021年08期
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