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公开(公告)号：CN113470036B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111023434.X
申请日：2021-09-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的高光谱图像无监督波段选择方法及系统，本发明方法包括将高光谱图像分割为图像块；训练教师网络对高光谱图像的图像块提取空谱特征；训练用于估计各个图像块对应的波段权重向量的学生网络，学生网络的结构比教师网络更精简、且通过通道注意力模块建模波段之间的全局非线性关系；基于各个图像块对应的波段权重计算各个波段的波段重要性权重W，并对得到的波段重要性权重W进行排序，选择前L个波段作为得到的最优波段子集。本发明引入深度神经网络中知识蒸馏思想用于波段选择，通过教师网络引导结构更精简的学生网络训练，使得误差更容易反向传播，从而学习波段的重要性权重，实现少量代表性波段的最优选择。
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公开(公告)号：CN113470036A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111023434.X
申请日：2021-09-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的高光谱图像无监督波段选择方法及系统，本发明方法包括将高光谱图像分割为图像块；训练教师网络对高光谱图像的图像块提取空谱特征；训练用于估计各个图像块对应的波段权重向量的学生网络，学生网络的结构比教师网络更精简、且通过通道注意力模块建模波段之间的全局非线性关系；基于各个图像块对应的波段权重计算各个波段的波段重要性权重W，并对得到的波段重要性权重W进行排序，选择前L个波段作为得到的最优波段子集。本发明引入深度神经网络中知识蒸馏思想用于波段选择，通过教师网络引导结构更精简的学生网络训练，使得误差更容易反向传播，从而学习波段的重要性权重，实现少量代表性波段的最优选择。
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