面向高光譜場(chǎng)景分類的空—譜模型蒸餾網(wǎng)絡(luò)

摘要： 目的 現(xiàn)有場(chǎng)景分類方法主要面向高空間分辨率圖像，但這些圖像包含極為有限的光譜信息，且現(xiàn)有基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network,CNN）的方法由于卷積操作的局部性忽略了遠(yuǎn)程上下文信息的捕獲。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種面向高光譜場(chǎng)景分類的空—譜模型蒸餾網(wǎng)絡(luò)（spatial-spectral model distillation network f... （共15頁(yè)）