【摘 要】
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卷积神经网络中的局部卷积运算无法对高光谱影像中的全局语义信息进行充分学习，因此，基于Transformer模型设计了一种新颖的深度网络模型，以进一步提高高光谱影像分类精度。首先，利用主成分分析方法对高光谱影像进行降维处理，并选取像素周围邻域数据作为输入样本，以充分利用影像中的空谱联合信息；然后，利用卷积层将输入样本转换为序列特征向量；最后，利用构建的深度Transformer网络进行分类。Tran
【机 构】
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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于深度学习的航空序列遥感影像快速三维重建方法研究”（编号：41801388）资助；
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卷积神经网络中的局部卷积运算无法对高光谱影像中的全局语义信息进行充分学习，因此，基于Transformer模型设计了一种新颖的深度网络模型，以进一步提高高光谱影像分类精度。首先，利用主成分分析方法对高光谱影像进行降维处理，并选取像素周围邻域数据作为输入样本，以充分利用影像中的空谱联合信息；然后，利用卷积层将输入样本转换为序列特征向量；最后，利用构建的深度Transformer网络进行分类。Transformer模型中的多头注意力机制能够充分利用丰富的判别性信息。试验表明，与现有卷积神经网络模型相比，文章方法能够获得更为优异的分类性能。
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