融合Transformer和VGG网络的高光谱图像分类

文档名：融合Transformer和VGG网络的高光谱图像分类
摘要：在高光谱图像(HSI)光谱数据中,相邻波段间信息的相关性对光谱特征近似的不同地物的分析具有重要意义.然而在传统卷积神经网络(CNN)的HSI光谱数据处理方法中,所提取的特征忽略了不同波段间信息的关联性.提出了一种融合Transformer和VGG网络的高光谱图像分类方法(SST_Like).采用3D卷积核的VGG网络提取空间光谱特征,基于多头自注意力(MSA)机制的Transformer网络提取连续光谱间信息,形成空谱联合特征,最终通过多层感知机(MLP)完成地物分类任务.本文提出的SST_Like网络模型在3个HSI开放数据集上的实验结果表明,与传统基于CNN的HSI分类算法相比,可以提取更加深层的、判别性的特征,具有较高的分类性能.

作者：张明慧  周浩  王先旺Author：ZHANGMinghui  ZHOUHao  WANGXianwang
作者单位：云南大学信息学院,云南昆明650500
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(12)
分类号：TP751.1
关键词：VGG网络  高光谱图像分类  Transformer  空谱联合特征提取  
Keywords：VGGnetwork  hyperspectralimage(HSI)classification  Transformer  spatial-spectraljointfeatureextraction  
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月3日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，云南省自然科学基金资助项目融合Transformer和VGG网络的高光谱图像分类[
期刊论文]  传感器与微系统--2023, 42(12)张明慧  周浩  王先旺在高光谱图像(HSI)光谱数据中,相邻波段间信息的相关性对光谱特征近似的不同地物的分析具有重要意义.然而在传统卷积神经网络(CNN)的HSI光谱数据处理方法中,所提取的特征忽略了不同波段间信息的关联性.提出了一种融合Tr...参考文献和引证文献
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2024-12-14 03:20 上传 融合Transformer和VGG网络的高光谱图像分类.pdf

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