计算机应用研究

作者：车思韬,郭荣佐,李卓阳,杨军,

单位：四川师范大学计算机科学学院,成都610101；

关键词：深度学习,遥感图像分类,注意力机制,深度残差收缩网络,有监督对比学习,

基金：国家自然科学基金资助项目(11905153,61701331)；；

针对遥感场景图像中背景复杂、类内差异大以及类间相似度高问题所导致的分类效果欠佳情况，提出一种基于有监督对比学习的注意力机制和残差收缩单元算法。首先对有效通道注意力机制（ECA）进行改进，优化对待识别图像特征的提取；然后提出一种协同残差收缩单元算法，利用算法对图像进行冗余信息的筛选消除；再用有监督对比学习算法，增强算法的泛化能力。最后在遥感图像数据集进行实验，并与最新算法如增强注意算法、尺度注意力机制算法进行对比。实验表明，该算法在20%训练比例的AID数据集中分类精度提高了1.75%和2.5%。

来源：2022年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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