期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进Vision Transformer的遥感图像分类研究
1
作者
李宗轩
冷欣
+1 位作者
章磊
陈佳凯
《林业机械与木工设备》
2025年第6期31-35,共5页
通过遥感图像分类能够快速有效获取森林区域分布,为林业资源管理监测提供支持。Vision Transformer(ViT)凭借优秀的全局信息捕捉能力在遥感图像分类任务中广泛应用。但Vision Transformer在浅层特征提取时会冗余捕捉其他局部特征而无法...
通过遥感图像分类能够快速有效获取森林区域分布,为林业资源管理监测提供支持。Vision Transformer(ViT)凭借优秀的全局信息捕捉能力在遥感图像分类任务中广泛应用。但Vision Transformer在浅层特征提取时会冗余捕捉其他局部特征而无法有效捕获关键特征,并且Vision Transformer在将图像分割为patch过程中可能会导致边缘等细节信息的丢失,从而影响分类准确性。针对上述问题提出一种改进Vision Transformer,引入了STA(Super Token Attention)注意力机制来增强Vision Transformer对关键特征信息的提取并减少计算冗余度,还通过加入哈尔小波下采样(Haar Wavelet Downsampling)在减少细节信息丢失的同时增强对图像不同尺度局部和全局信息的捕获能力。通过实验在AID数据集上达到了92.98%的总体准确率,证明了提出方法的有效性。
展开更多
关键词
遥感图像分类
Vision
Transformer
哈尔小波下采样
sta注意力机制
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进Vision Transformer的遥感图像分类研究
1
作者
李宗轩
冷欣
章磊
陈佳凯
机构
东北林业大学计算机与控制工程学院
出处
《林业机械与木工设备》
2025年第6期31-35,共5页
文摘
通过遥感图像分类能够快速有效获取森林区域分布,为林业资源管理监测提供支持。Vision Transformer(ViT)凭借优秀的全局信息捕捉能力在遥感图像分类任务中广泛应用。但Vision Transformer在浅层特征提取时会冗余捕捉其他局部特征而无法有效捕获关键特征,并且Vision Transformer在将图像分割为patch过程中可能会导致边缘等细节信息的丢失,从而影响分类准确性。针对上述问题提出一种改进Vision Transformer,引入了STA(Super Token Attention)注意力机制来增强Vision Transformer对关键特征信息的提取并减少计算冗余度,还通过加入哈尔小波下采样(Haar Wavelet Downsampling)在减少细节信息丢失的同时增强对图像不同尺度局部和全局信息的捕获能力。通过实验在AID数据集上达到了92.98%的总体准确率,证明了提出方法的有效性。
关键词
遥感图像分类
Vision
Transformer
哈尔小波下采样
sta注意力机制
Keywords
remote sensing image classification
Vision Transformer
Haar Wavelet Downsampling
Super Token Attention
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Vision Transformer的遥感图像分类研究
李宗轩
冷欣
章磊
陈佳凯
《林业机械与木工设备》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
