transformer框架高光谱图像分类

高光谱图像分类是一种将高光谱图像中的每个像素点分配到特定的类别中的任务。在这个任务中，可以使用Transformer框架来实现。Transformer框架是一种基于自注意力机制的神经网络结构，它在自然语言处理领域已被广泛应用，并在图像领域中也取得了一些成功。

根据引用和引用中的两篇文章，《MCT-Net: Multi-hierarchical cross transformer for hyperspectral and multispectral image fusion》和《Mask-guided Spectral-wise Transformer for Efficient Hyperspectral Image Reconstruction》，我们可以看出，在高光谱图像分类中，可以使用多层次交叉变换器（MCT-Net）或基于掩码的逐频谱变换器（Mask-guided Spectral-wise Transformer）来进行特征提取和分类任务。

此外，还可以参考引用中的《MST: Multi-stage Spectral-wise Transformer for Efficient Spectral Reconstruction》一文中提出的多阶段逐频谱变换器（MST），该方法可以有效地重建高光谱图像的频谱信息，从而帮助分类任务。

总结起来，Transformer框架可以通过MCT-Net、Mask-guided Spectral-wise Transformer或MST等方法来实现高光谱图像分类任务。这些方法在特征提取和分类过程中利用了自注意力机制，能够有效地处理高光谱图像的特征，并在分类任务中取得较好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【多层交叉transformer：高光谱和多光谱图像融合】](https://blog.csdn.net/weixin_43690932/article/details/129325994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [CVPR 2022&NTIRE 2022｜首个用于高光谱图像重建的 Transformer](https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/124358294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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