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发明

基于MetaFormer和深度扩张特征融合网络的高光谱图像分类方法2026

2024-06-01 07:55:52 发布于四川 3
  • 申请专利号：CN202410059584.3
  • 公开（公告）日：2026-08-25
  • 公开（公告）号：CN118097402A
  • 申请人：郑州轻工业大学
摘要：本发明提供一种基于MetaFormer和深度扩张特征融合网络的高光谱图像分类方法，所述方法主要包括如下步骤：首先，通过深度扩张分离卷积DDSC将光谱维度进行放大细微差异特征，然后，通过多尺度池化特征融合模块MPFormer进行多尺度的空谱信息聚合提取，在提取过程中通过前后特征自适应加权融合模块AWFM将模型浅层MPFormer得到的低级特征和深层MPFormer得到的高级特征进行特征自适应加权融合，最后通过softmax进行分类得到结果。本方法不仅在分类精度上拥有足够的竞争力，同时对比其他同类型模型参数量也极具优势。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118097402 A (43)申请公布日 2024.05.28 (21)申请号 202410059584.3 G06V 10/774 (2022.01) G06V 10/80 (2022.01) (22)申请日 2024.01.15 G06V 10/82 (2022.01) (71)申请人 郑州轻工业大学 G06N 3/0464 (2023.01) 地址 450000 河南省郑州市高新技术产业 开发区科学大道136号 (72)发明人 吴庆岗　贺梦坤　蒋斌　李阳　 刘芳华　王华　张秋闻　黄伟　 李灿林　 (74)专利代理机构 山东高景专利代理事务所 (特殊普通合伙) 37298 专利代理师 刘海艳 (51)Int.Cl. G06V 20/10 (2022.01) G06V 10/44 (2022.01) G06V 10/764 (2022.01) 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 (54)发明名称 基于MetaFormer和深度扩张特征融合网络 的高光谱图像分类方法 (57)摘

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