【摘 要】
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高光谱图像分类是一种根据空间和光谱信息识别地物类别的技术,被广泛应用于环境监测、地质勘探等领域。除此之外,高光谱图像分类在诸如农业等民用场景也有着较大潜力。然而高光谱图像具有大数据量、标注稀缺、不平衡等特点,限制了该技术的应用范围。为了推动该技术赋能各行各业,有必要开发轻量且快速的模型,以适应计算资源有限的平台的部署需求,同时兼顾成本与效果。本文将围绕轻量、快速、稳健三个目标,提出一种基于空谱注意
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高光谱图像分类是一种根据空间和光谱信息识别地物类别的技术,被广泛应用于环境监测、地质勘探等领域。除此之外,高光谱图像分类在诸如农业等民用场景也有着较大潜力。然而高光谱图像具有大数据量、标注稀缺、不平衡等特点,限制了该技术的应用范围。为了推动该技术赋能各行各业,有必要开发轻量且快速的模型,以适应计算资源有限的平台的部署需求,同时兼顾成本与效果。本文将围绕轻量、快速、稳健三个目标,提出一种基于空谱注意力机制的轻量级高光谱图像分类模型LiteSCANet,并有针对性地进行改进。本文首先从模型结构着手,在引入注意力机制提升模型分类性能的同时,通过解耦空谱注意力降低模型复杂度。同时,提出一种双分支残差特征模块,在轻量化的前提下,隐式地执行集成学习改善模型性能。最后基于上述基础模块,利用神经网络架构搜索（NAS）方法得到最终的网络结构,称为LiteSCANet。针对该模型和基础模块,本文进行了充分的对比试验和消融实验论证其有效性。在同等分类水平的模型中,LiteSCANet仅用不到三分之一的参数量和计算量就达到了具有竞争力的分类性能,同时推理速度是其他模型的两到三倍。在LiteSCANet的基础上,本文引入了Focal Loss和迭代剪枝方法改善其分类性能。在不增加额外参数量的前提下,优化后的LiteSCANet在四个公开数据集上达到了对比模型中的最佳分类性能。本文还分析了基于滑窗预测的高光谱图像分类模型的不足,提出一种参数重构方法优化LiteSCANet的推理速度。该方法将LiteSCANet近似等效地转换为图像分割模型,避免了滑窗间的冗余计算。使用该方法优化后的LiteSCANet推理速度达到了优化前的30.31倍。实验结果表明,本文提出的模型及改进方案在在效率和准确性之间取得了较好的平衡,能够为高光谱图像分类应用研究提供有价值的参考。
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