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基于快速双分支密集连接网络和双注意力机制的高光谱图像分类
摘要：高光谱图像分类是遥感图像处理中的重要任务之一。本文提出了一种基于快速双分支密集连接网络和双注意力机制的高光谱图像分类方法。首先，通过使用密集连接网络（DenseNet）提取高光谱图像的特征表示。然后，利用双分支结构提取高光谱图像的空间和谱域特征。接下来，引入了一种自适应加权双注意力机制，用于进一步提升分类性能。最后，通过大量实验验证了本文方法的有效性。
引言：高光谱图像是一种具有丰富光谱信息的遥感数据，对于物体分类和地物分析具有重要作用。然而，高光谱图像具有高维度和大量冗余信息的特点，使得它们的特征提取变得具有挑战性。因此，高光谱图像分类一直是一个研究热点。传统的高光谱图像分类方法通常采用手工设计的特征提取器，这些方法依赖于领域知识，但缺乏通用性。近年来，深度学习已经在高光谱图像分类中取得了显著的性能提升。
方法：本文首先使用了密集连接网络（DenseNet）来提取高光谱图像的特征表示。DenseNet是一种具有密集连接设计的深度神经网络，能够充分利用网络中的信息，减轻梯度消失问题。通过将网络的每一层与前面所有层连接起来，DenseNet可以提取更丰富的特征表示。
为了进一步提取高光谱图像的空间和谱域特征，本文引入了双分支结构。其中，一支网络用于提取空间特征，另一支网络用于提取谱域特征。通过将两个支网络的特征进行融合，可以获得更具有判别性的特征表示。
为了进一步提升分类性能，本文还引入了一种自适应加权双注意力机制。该机制可以自动学习每个位置和通道的重要性权重，从而对不同位置和通道的特征进行加权处理。通过利用注意力机制，可以提升分类器对重要特征的关注程度，从而进一步提高分类性能。
实验与结果：本文在几个公开的高光谱图像分类数据集上进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法在各个数据集上均取得了明显的性能提升。与传统的手工设计特征提取器和其他最新的深度学习方法相比，所提出的方法具有更高的分类精度和更强的泛化能力。
结论：本文提出了一种基于快速双分支密集连接网络和双注意力机制的高光谱图像分类方法。通过利用密集连接网络提取高光谱图像的特征表示，引入双分支结构提取空间和谱域特征，并利用自适应加权双注意力机制进一步提升分类性能。实验结果表明，所提出的方法在高光谱图像分类中具有显著的优势，具有很大的应用潜力。
关键词：高光谱图像分类，密集连接网络，双分支结构，双注意力机制，特征提取