一种用于高光谱目标检测的深度学习模型，通过三重光谱Transformer结构和ISIA损失函数同时捕获局部与长程依赖，提升目标与背景的区分度。
Jinyue, Jiao · Gong, Zhiqiang · 钟平
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023
网络从相邻波段学习局部特征，并利用长程依赖建模全局关系。
数据增强构造充足且均衡的训练样本，缓解目标参考样本少的问题。
ISIA损失函数结合难负样本挖掘三元组损失和二值交叉熵损失，提升可分离性。