注意力机制结合残差收缩网络对遥感图像分类
Attention mechanism combined with residual shrinkage network to classify remote sensing images
四川师范大学 计算机科学学院, 成都 610101
摘要
针对遥感场景图像中背景复杂、类内差异大以及类间相似度高问题所导致的分类效果欠佳情况，提出一种基于有监督对比学习的注意力机制和残差收缩单元算法。首先对有效通道注意力机制（ECA）进行改进，优化对待识别图像特征的提取；然后提出一种协同残差收缩单元算法，利用算法对图像进行冗余信息的筛选消除；再用有监督对比学习算法，增强算法的泛化能力。最后在遥感图像数据集进行实验，并与最新算法如增强注意算法、尺度注意力机制算法进行对比。实验表明，该算法在20%训练比例的AID数据集中分类精度提高了1.75%和2.5%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(11905153,61701331)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0665
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2532-2537
文章编号: 1001-3695(2022)08-051-2532-06
发布历史
[2022-02-18] 优先出版
[2022-08-05] 印刷出版
引用本文
车思韬, 郭荣佐, 李卓阳, 等. 注意力机制结合残差收缩网络对遥感图像分类 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (8): 2532-2537. (Che Sitao, Guo Rongzuo, Li Zhuoyang, et al. Attention mechanism combined with residual shrinkage network to classify remote sensing images [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (8): 2532-2537. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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