一种新的 CNN-Transformer 方法中基于门控 - 移位 - 融合机制的高光谱图像分类增强

💡 原文中文,约500字,阅读约需2分钟。
📝

内容提要

本研究通过使用特定块大小的HSI立方体提取中心像素的空间-光谱特征表示,探讨了记录到的场景特定但非必要的相关性。同时提出了多视图变换器用于HSI分类,包括MPCA、SED和SPTT。实验结果表明,该变换器在三个HSI数据集上表现出优越性能。