基于自编码的高光谱图像波段加权分类网络研究

来源 :湖南理工学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：longyixu13543078183

【摘要】

：

高光谱图像(HSI)具有高维度的光谱波段信息,但也包含许多冗余光谱波段.在进行高光谱图像分类时,不同波段对分类任务的贡献存在差异性.为了高效利用光谱波段中的特征信息,提出一种新的编解码波段加权网络(EBW).该网络利用注意机制,根据不同波段对分类性能的贡献自适应地进行波段加权,从而提高输入数据中光谱信息的有效性.在EBW中,首先获取输入HSI的光谱波段信息,再利用自编码器提取的波段相关性和深度特征

【作者】

：

易嘉闻李希欧阳尔李彬吴健辉赵林

【机构】

：

湖南理工学院信息科学与工程学院,湖南理工学院机器视觉及人工智能研究中心

【出处】

：

湖南理工学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

高光谱图像分类波段加权注意机制卷积神经网络深度学习 hyperspectral images classification band weighting

【基金项目】

：

湖南省自然科学基金项目(2019JJ40104,2020JJ5218),湖南省研究生科研创新项目(CX20190930,CX20190932)

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