Double-Branch Multilevel Skip Sparse Graph Attention Network for Hyperspectral Image Classification

Graph neural networks (GNNs) offer a potent framework for learning and representing data with graph structures. In the context of hyperspectral images (HSIs) classification tasks, GNNs have been successfully employed. Among the diverse variations of GNNs, graph attention networks (GATs) stand out, d...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Qingyan Wang, Lisong Ma, Junping Zhang, Shouqiang Kang, Yujing Wang
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	IEEE 2024-01-01
Loạt:	IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Những chủ đề:	Feature fusion hyperspectral image (HSI) classification multilevel skip pixels sparse graph attention network (GAT) superpixels
Truy cập trực tuyến:	https://ieeexplore.ieee.org/document/10582396/
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!