基于线性自注意力的高光谱与LiDAR数据分类
计算机视觉与模式识别
2021-04-07 v1 图像与视频处理
摘要
本文提出了一种高效的线性自注意力融合模型，用于高光谱图像（HSI）与LiDAR数据联合分类任务。所提方法由特征提取模块、注意力模块和融合模块组成。该注意力模块是一个即插即用的线性自注意力模块，可广泛用于任意模型。所提模型在Houston数据集上取得了95.40%的总体精度。实验结果表明了该方法相对于其他最先进模型的优越性。
引用
@article{arxiv.2104.02301,
title = {Hyperspectral and LiDAR data classification based on linear self-attention},
author = {Min Feng and Feng Gao and Jian Fang and Junyu Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.02301},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication in the International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2021)