即插即用的轻量级特征提取
一种基于注意力的轻量级网络，专为跨场景高光谱图像分类设计，可灵活嵌入其他模型，提升性能并降低计算资源。
崔颖 · Longyu, Zhu · Chunhui, Chunhui · 王立国 · 高山
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024
模型能提取源域中蕴含的域不变信息，使其在未见过的目标域上也能保持较高的分类准确率。
采用轻量级瓶颈和多注意力设计，单个子网络即可替代原有特征提取模块，在提升整体性能的同时降低模型对计算资源的需求。
该网络可作为特征提取子网络灵活嵌入其他模型，无需改动原有架构，即可提升模型性能或减少所需资源。
实验表明，即使训练样本数量很少，该网络依然能保持较高的分类准确率和域泛化能力，适合标注获取困难的应用场景。