基于雙分支殘差網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類
摘要: 高光譜圖像分類是高光譜圖像理解及應(yīng)用的基礎(chǔ)操作,其準確率是衡量算法性能的關(guān)鍵指標。提出了一種新的雙分支結(jié)構(gòu)的殘差網(wǎng)絡(luò)(DSSRN),該網(wǎng)絡(luò)能夠提取高光譜圖像的魯棒特征,可用于高光譜圖像分類任務(wù)以提升分類準確率。首先,采用拉普拉斯變換、主成分分析(PCA)及數(shù)據(jù)擴增方法對高光譜圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,在增強圖像特征的同時去除冗余信息并增加樣本數(shù)量;然后,采用注意力機制及雙分支殘差網(wǎng)絡(luò)... (共9頁)
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