基于超像素分割的圖注意力網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類

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摘要： 針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）僅能應(yīng)用于歐氏數(shù)據(jù)， 無(wú)法有效獲取像素間的全局關(guān)系特征以及長(zhǎng)距離上下文信息的問(wèn)題， 構(gòu)建一個(gè)基于超像素分割的圖注意力網(wǎng)絡(luò)SSGAT. 該網(wǎng)絡(luò)將超像素分割后的超像素塊視為圖結(jié)構(gòu)中的圖節(jié)點(diǎn)， 有效減少了圖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度， 并降低了分類圖的噪聲. 在3個(gè)數(shù)據(jù)集上對(duì)SSGAT（剩余14622字）