[发明专利]一种基于端到端神经网络的高光谱图像显著图生成方法在审
| 申请号： | 202110593767.X | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113327304A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 许廷发;黄晨;徐畅;樊阿馨 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/50;G06T9/00 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 阳佑虹 |
| 地址： | 401120 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于端到端神经网络的高光谱图像显著图生成方法，包括S1：图像预处理；S2：构建端到端的神经网络模型提取空谱特征；S3：神经网络的训练；端到端的神经网络模型结构为W2型卷积神经网络，神经网络模型包括左右两支编码通道和中间一支解码通道分别为空间编码模块、光谱编码模块和解码模块，模型还包括用于生成预测显著图的结果预测模块。本发明通过构建的端到端的神经网络模型，能够提取图像的深层空谱特征，并直接生成预测显著图，节省了计算资源的消耗，提高了特征的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 端到端 神经网络 光谱 图像 显著 生成 方法 | ||
【主权项】：
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