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题名基于轻量级全连接张量映射网络的高光谱图像分类方法
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作者
林知心
郑玉棒
马天宇
王蕊
李恒超
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3541-3551,共11页
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基金
国家自然科学基金(No.62271418)。
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文摘
近年来,基于卷积神经网络的深度学习模型已经在高光谱图像分类领域取得优异表现.然而,模型性能的提升通常依赖于更深、更宽的网络结构,导致参数量和计算量增长,从而限制了模型在机载或星载载荷中的实际部署.为此,本文提出基于轻量级全连接张量映射网络的高光谱图像分类方法.根据全连接张量网络分解的映射思想以及高光谱图像“图谱合一”的结构特点,本文设计两种张量映射卷积单元,通过使用多个具有全连接结构的小尺寸卷积核代替原始卷积核,降低了卷积层的时间和空间复杂度.此外,基于新单元构建残差双分支张量模块.双分支结构共享同一组权重参数,并采用通道分割操作减少特征通道数,提升特征提取过程的实时性.本文所提模型通过使用新单元和新模块充分挖掘高光谱图像的局部空谱信息和全局光谱信息,有效提高了分类性能并减少硬件资源消耗.在三个常用高光谱图像数据集上的实验结果表明,所提模型相较于其他现有工作具有更高的分类性能以及更低的参数量和计算量.
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关键词
高光谱图像分类
模型压缩
全连接张量网络分解
卷积神经网络
张量神经网络
轻量卷积模块
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Keywords
hyperspectral image classification
model compression
fully-connected tensor network decomposition
convolutional neural network
tensorial neural network
lightweight convolutional module
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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