技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于多尺度稠密卷积神经网络和谱注意力机制的图像分类方法，通过使用稠密连接机制构建多尺度稠密卷积神经网络，稠密链接机制能够有效的缓解梯度消失问题，加强了特征传播，鼓励特征复用以及极大地减少了参数数量，降低了网络训练过程中对训练样本的需求；此外网络并结合谱注意力机制，对谱方向的特征利用更加有效。本发明实现了小样本条件下，高光谱图像深度特征的自主提取，高精度的分类。本发明与现有的基于深度学习的高光谱图像分类方法相比，样本需求量更小，精度更高。
技术研发人员：李映;房蓓;张号逵
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：2018.12.17
技术公布日：2019.05.21