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基于空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类
图像处理 | 更新时间：2024-06-27
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    • 基于空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类

    • Hyperspectral image classification based on spatial pyramid attention mechanism combined with ResNet

    • “在高光谱图像分类领域，研究者提出了一种基于改进的空间金字塔注意力机制残差网络模型，有效提升了分类精度和收敛速度。”
      ”
    • 液晶与显示   2024年39卷第6期 页码：833-843

    • DOI：10.37188/CJLCD.2023-0175    

      中图分类号： TP391

    • 纸质出版日期：2024-06-05，

      收稿日期：2023-05-10，

      修回日期：2023-06-20，

    扫 描 看 全 文

  • 刘和, 宋璎珞, 胡龙湘, 等. 基于空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类[J]. 液晶与显示, 2024,39(6):833-843. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0175.

    LIU He, SONG Yingluo, HU Longxiang, et al. Hyperspectral image classification based on spatial pyramid attention mechanism combined with ResNet[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2024,39(6):833-843. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0175.

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福州大学 先进制造学院
中国科学院 福建物质结构研究所
中国福建光电信息科学与技术创新实验室（闽都创新实验室）
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