vision transformer高光谱图像分类
时间: 2025-01-13 08:52:15 浏览: 99
### Vision Transformer用于高光谱图像分类的方法
Vision Transformer (ViT) 的引入显著改变了传统卷积神经网络主导的计算机视觉领域。当应用于高光谱图像(HSI)分类时,考虑到HSI具有大量的光谱波段以及复杂的结构信息,直接应用标准ViT可能导致过拟合问题[^4]。
为了克服这些问题并有效利用ViT的优势,在处理HSI数据集时通常采取以下策略:
#### 数据预处理与降维
- **波段选择**:并非所有的光谱波段都对最终分类有贡献,因此可以预先筛选出最具代表性的波段组合。
- **PCA/ICA等技术**:这些方法能够减少维度的同时保留主要的信息成分,有助于降低后续计算负担并防止过拟合现象的发生。
#### 特征提取阶段优化
- **局部感知机制加入**:虽然全局自注意机制是ViT的核心优势之一,但对于富含细节的空间关系捕捉不足。为此可以在原有架构基础上融入局部感受野的概念,比如通过添加少量轻量级卷积层来增强模型对于局部纹理的理解能力[^2]。
```python
import torch.nn as nn
class ConvolutionalBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(ConvolutionalBlock, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels,
out_channels=out_channels,
kernel_size=3,
stride=1,
padding='same')
def forward(self, x):
return F.relu(self.conv(x))
```
#### 自适应调整注意力机制
- 高效稀疏自注意力(ESSA): ESSA特别针对HSI的特点进行了改进,不仅保持了高效的计算效率,还加入了通道级别的归纳偏差以提升恢复效果。这种方法能够在不牺牲太多速度的情况下更好地模拟实际物理过程中的相互作用模式[^1]。
#### 多模态融合方案探索
- 当涉及到多个传感器获取的数据源时(如同时拥有光学影像和其他类型的遥感资料),简单的拼接方式容易造成信息冗余甚至误导学习过程。一种更优的选择可能是设计专门面向特定应用场景下的跨模态交互模块,确保各部分之间形成有益补充而非简单叠加。
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