基于光谱空间注意力融合和可变形卷积残差网络的高光谱图像分...
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摘要
基于光谱空间注意力融合和可变形卷积残差网络的高光谱图像分类方法，本发明涉及高光谱图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱图像分类由于高光谱图像包含丰富的信息，故光谱及空间特征提取不充分，以及小样本下的过拟合，导致对高光谱图像分类准确率低的问题。过程为：一、采集高光谱图像数据集和相对应的标签向量数据集；二、建立基于光谱空间注意力融合和可变形卷积残差网络SSAF‑DCR；三、将x1,x2和Y1,Y2输入到网络SSAF‑DCR中，采用Adam算法进行迭代优化，得到最优网络；四、向最优网络中输入x3进行分类结果预测。本发明用于高光谱图像分类领域。
基本信息
专利标题 ：
基于光谱空间注意力融合和可变形卷积残差网络的高光谱图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113361485A
申请号 ：
CN202110774209.3
公开（公告）日 ：
2021-09-07
申请日 ：
2021-07-08
授权号 ：
CN113361485B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
石翠萍张甜雨王天毅
申请人 ：
齐齐哈尔大学
申请人地址 ：
黑龙江省齐齐哈尔市建华区文化大街42号
代理机构 ：
哈尔滨市松花江专利商标事务所
代理人 ：
时起磊
优先权 ：
CN202110774209.3
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/46 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2021-09-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210708
申请日 : 20210708
2021-09-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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