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申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开了一种基于MCA注意力机制高效网络的遥感图像场景分类方法，该方法包括：获取遥感图像数据集并按比例划分为训练样本和测试样本；对遥感图像数据集进行预处理；构建MCA注意力模块；构建MCA‑EfficientNetB0网络模型；在MCA‑EfficientNetB0中加载ImageNet1K数据集上的预训练权重，然后将训练样本输入到网络模型中，通过反向传播算法不断优化带权重的交叉熵损失函数，调整网络参数，最后得到训练好的网络模型；将测试样本输入到训练好的网络模型中，得到遥感图像场景分类结果；与传统方法相比，本发明保持了较低的参数量和计算量，同时有着较好的遥感图像场景分类准确率。
主权项：1.一种基于MCA注意力机制高效网络的遥感图像场景分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取遥感图像数据集，并按比例划分为训练样本和测试样本；S2、对遥感图像数据集进行预处理，预处理包括裁剪、数据增强以及标准化；S3、在坐标注意力CA中加入最大池化，构建MCA注意力模块；S4、在EfficientNetB0卷积神经网络的最后一个卷积层之后、平均池化和全连接层之前插入MCA注意力模块，构建MCA-EfficientNetB0网络模型；S5、在MCA-EfficientNetB0网络模型中加载ImageNetlK数据集上的预训练权重，然后将训练样本输入到MCA-EfficientNetB0网络模型中，通过反向传播算法不断优化带权重的交叉熵损失函数，调整网络参数，最后得到训练好的网络模型；S6、将测试样本输入到训练好的网络模型中，得到遥感图像场景分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 基于MCA注意力机制高效网络的遥感图像场景分类方法
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