基于混合卷积融合的神经网络高光谱图像分类

• 作者: 肖树群
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱 卷积神经网络 融合网络 分类
• 年，卷（期）: 2021,（19）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 90-92
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.19.026

摘要

针对高光谱图像光谱维度高、信息冗余高的特点,本文提出一种无需降维的混合卷积融合的神经网络高光谱图像分类方法.首先,通过二维卷积残差注意力结构进行特征的粗提取和光谱通道重定向;其次,使用多尺度三维卷积结构提取高光谱图像特征信息;最后,通过全局平均池化将特征图转换为特征向量进行分类.实验结果表明,此方法具有一定的先进性.