公开(公告)号：CN117788889A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311722090.0

申请日：2023-12-14

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 徐亦飞 ,  谢艺璇 ,  任帅强 ,  刘思新 ,  李佳潞 ,  刘明圻 ,  谯凯 ,  饶元

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的高光谱图像分类方法及系统，从原始高光谱图像中提取以像素为中心的3D立方体，将其作为训练集和测试集数据，基于训练集和测试集数据，沿空间维度提取包含局部空间‑光谱关系的嵌入特征；再基于局部空间‑光谱关系的嵌入特征，沿着光谱维度提取包含层次化空间‑光谱关系的嵌入特征，然后进行分类，本发明分别沿着空间维度和光谱维度表征局部和层次的空间‑光谱关系，提高了空间和光谱信息的利用率，能够对其进行充分利用，降低了计算量，在提取层次的空间‑光谱关系时，引入了跨块归一化连接，提高模型泛化能力，利用多头自注意力，提高了分类效果。

公开(公告)号：CN116977693A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310285527.2

申请日：2023-03-22

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 徐亦飞 ,  王优 ,  张明龙 ,  杨得焱 ,  尉萍萍 ,  谢艺璇 ,  任帅强 ,  李斌

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V10/778 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种小样本高光谱图像分类方法、系统、设备及存储介质，包括将源域和目标域图像转化为以像素为中心的3D立方体，并将源域和目标域数据统一成相同的通道数，获取处理后的源域和目标域数据；基于处理后的源域和目标域数据，提取图像的局部嵌入特征和全局嵌入特征，基于图像的空间和光谱嵌入特征，计算源域中每个类别未标记样本和标记样本之间的距离来执行源域小样本学习，并执行目标域小样本学习，对目标域的测试样本进行分类，获取分类结果。本发明可以充分提取空间和光谱信息，提高了空间和光谱信息的利用率，在训练过程中引入了元学习的训练方式，提高模型泛化能力，利用少量标注样本，提高了分类效果。