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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了基于多尺度特征金字塔的高光谱图像分类方法，具体过程为：步骤1，对高光谱图像进行降维处理，得到降维后的高光谱图像，将降维后的高光谱图像进行采样并划分为训练集和测试集；步骤2，构建改进的ViT模型；步骤3，利用步骤1划分的训练集对步骤2构建的改进的ViT模型进行训练，得到训练好的改进的ViT模型；步骤4，将步骤1划分的测试集输入训练好的改进的ViT模型中得到分类结果。本发明方法解决了现有方法分类效率低及分类精度低的问题。
主权项：1.基于多尺度特征金字塔的高光谱图像分类方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，对高光谱图像进行降维处理，得到降维后的高光谱图像，将降维后的高光谱图像进行采样并划分为训练集和测试集；步骤2，构建改进的ViT模型；步骤3，利用步骤1划分的训练集对步骤2构建的改进的ViT模型进行训练，得到训练好的改进的ViT模型；步骤4，将步骤1划分的测试集输入训练好的改进的ViT模型中得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于多尺度特征金字塔的高光谱图像分类方法
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