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公开(公告)号：CN114255367A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111474609.9
申请日：2021-12-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明是一种基于少量训练样本下的高光谱图像分类方法。本发明涉及图像处理及其分类技术领域，本发明获取原始的高光谱数据集，对感兴趣的类别信息进行标注；对原始数据集使用主成分分析法进行降维，通过保留不重叠信息的方式，降低需要处理的数据量；选择合适的空间邻域大小，并将数据按照一定的比例划分为训练集、验证集、测试集，建立双重注意力模型；将训练数据送入的双重注意力机制模型中进行训练；及时调整模型训练过程的参数，通过交叉验证选择出最好的模型；将训练最好的模型在测试集上进行测试，验证分类效果。
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