改进Res2Net和注意力机制的高光谱图像分类

针对目前以卷积神经网络（CNN）为框架的高光谱图像分类模型参数量多，训练时间长，对样本数量依赖性大的问题，提出了一种改进Res2Net和注意力机制的高光谱图像分类模型。该模型首先使用主成分分析（PCA）对原始图像的通道维度进行降维，将降维后的数据输入三维空洞卷积层，并添加空间注意力模块以强化空间纹理特征；将所得特征映射输入两组空间-深度可分离残差结构结合通道注意力模块中，使用全局平均池化层将输出映射转换成一维向量；经过Softmax分类器获得分类标签。实验结果显示，该模型参数数量少，收敛速度快，使用少量训练样本在Indian Pines和Pavia University数据集上总体分类精度（OA）分别为98.95%和99.46%。