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摘要为了提高高光谱图像在有限训练样本下的分类性能，提出了一种基于双池化注意力机制的高光谱图像分类网络（DPAMN）．首先，采用三维卷积提取高光谱图像的空间和光谱浅层信息．其次，为了增强网络的特征提取能力，在DPAMN中引入了一种双池化注意力机制．最后，在网络的深层引入三维卷积密集连接模块，该模块不仅（剩余14702字）
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基于双池化注意力机制的高光谱图像分类算法
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