基于自高斯与通道注意力的重塑卷积高光谱图像分类算法

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摘  要：针对传统卷积受限固有的网络结构，缺乏建立远程依赖关系的能力和分类精度较差等问题，提出一种基于自高斯与通道注意力的重塑卷积高光谱图像分类算法（RC-LSGA）模型。RC-LSGA模型首先采用卷积层提取浅层空间信息的特征，再使用通道注意力机制增强光谱特征，然后通过LSGA Transformer模块和重塑卷积分支对全局-局部特征信息进行提取，最后将获得的特征输入分类器实现分类。（剩余14718字）

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