基于超像素分割的图注意力网络的高光谱图像分类

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摘要： 针对卷积神经网络（CNN）仅能应用于欧氏数据， 无法有效获取像素间的全局关系特征以及长距离上下文信息的问题， 构建一个基于超像素分割的图注意力网络SSGAT. 该网络将超像素分割后的超像素块视为图结构中的图节点， 有效减少了图结构的复杂度， 并降低了分类图的噪声. 在3个数据集上对SSGAT（剩余14622字）

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