全局-局部解耦图网络

联合优化精准分类

通过全局与局部图卷积阶段解耦,同时利用全局上下文信息和像素个性化光谱特征。

Yang, Bing · Ye, Hailiang · 李明 · 曹飞龙 · Pan, Shirui

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023

技术优势

不依赖手工构图

通过稀疏低秩图结构学习,自动从数据中优化图结构,避免人为构图不当带来的性能下降。

同时利用全局与局部信息

全局与局部图卷积阶段解耦,既能捕捉长距离空间相关性,又能强调每个像素的个性化光谱特征。

联合优化提升精度

图结构学习与网络训练交替更新,使图结构和分类器协同优化,最终分类性能优于现有方法。

应用场景