您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
3D-CNN与Transformer混合结构的高光谱图像空谱联合分类
信息科学 | 更新时间：2025-02-11
|

    • 3D-CNN与Transformer混合结构的高光谱图像空谱联合分类

    • Specral-spatial classification of hyperspectral imagery with hybrid architecture of 3D-CNN and Transformer

    • “在高光谱图像分类领域，研究者提出了3D-ConvFormer混合结构模型，有效提升了分类精度。”
    • 光学精密工程   2024年32卷第23期 页码：3504-3512

    • DOI：10.37188/OPE.20243223.3504    

      中图分类号： TP394.1;TH691.9

    • 收稿日期：2024-09-30，

      修回日期：2024-10-28，

      纸质出版日期：2024-12-10

    移动端阅览

  • 景海钊,陶丽杰,张号逵.3D-CNN与Transformer混合结构的高光谱图像空谱联合分类[J].光学精密工程,2024,32(23):3504-3512. DOI： 10.37188/OPE.20243223.3504.

    JING Haizhao,TAO Lijie,ZHANG Haokui.Specral-spatial classification of hyperspectral imagery with hybrid architecture of 3D-CNN and Transformer[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(23):3504-3512. DOI： 10.37188/OPE.20243223.3504.

  •  
  •  

0

浏览量

25

下载量

0

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

面向领域自适应的部分最优传输高光谱图像分类
基于注意力机制的宽波段小目标实时去模糊
基于改进YOLOv8模型的增材制造微小气孔缺陷检测及其尺寸测量
任意位姿圆柱曲面透视投影失真的图像校正
CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类

相关作者

王碧琳
王生生
张哲
朱德燕
敖咏琪
徐家一
李承城
张钰凡

相关机构

吉林大学 计算机科学与技术学院
中国科学院 苏州生物医学工程技术研究所
南京航空航天大学 航天学院
南京航空航天大学 空间光电探测与感知工信部重点实验室
大连理工大学 机械工程学院
0