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必赢bwin线路检测中心30032024级电子信息专业研究生胡坤以第二作者(导师一作)在期刊《Infrared Physics & Technology》(中科院二区,影响因子: 3.4)上发表研究论文,论文题目为《Multi-Scale Feature Enhancement and Cross-Dimensional Attention Mechanism Fusion Network for Hyperspectral Image Classification》。该论文是在我校万晓青教师的指导下完成,必赢bwin线路检测中心3003为第一署名单位。论文核心理论是:高光谱图像(HSI)分类在多个领域中得到了广泛应用,但仍面临着高维度、空间复杂性和光谱冗余等重大挑战,这些因素限制了分类精度。为应对这些挑战,提出一种多尺度特征增强与跨维度注意力机制融合网络(MSFE-CAMF)。在四个常用的 HSI 数据集上的广泛评估结果表明,所提出的架构在与一些当前先进方法的对比中表现出极具竞争力的性能,凸显了其在 HSI 分类中的有效性和鲁棒性。
必赢bwin线路检测中心30032024级电子信息专业研究生胡坤以第二作者(导师一作)在期刊《Infrared Physics & Technology》(中科院二区,影响因子: 3.4)上发表研究论文,论文题目为《Multi-Scale Feature Enhancement and Cross-Dimensional Attention Mechanism Fusion Network for Hyperspectral Image Classification》。
该论文是在我校万晓青教师的指导下完成,必赢bwin线路检测中心3003为第一署名单位。论文核心理论是:高光谱图像(HSI)分类在多个领域中得到了广泛应用,但仍面临着高维度、空间复杂性和光谱冗余等重大挑战,这些因素限制了分类精度。为应对这些挑战,提出一种多尺度特征增强与跨维度注意力机制融合网络(MSFE-CAMF)。在四个常用的 HSI 数据集上的广泛评估结果表明,所提出的架构在与一些当前先进方法的对比中表现出极具竞争力的性能,凸显了其在 HSI 分类中的有效性和鲁棒性。
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