高光谱 注意力机制 权

引用[1]:高光谱图像(Hyperspectral Image, HSI)包含许多个狭窄的光谱波段，即HSI的光谱维，蕴含着丰富的光谱信息，可用于区分目标区域的地物信息。凭借其特有的光谱信息，HSI广泛应用于农业、分类、环境监测等方面。[1]引用[2]:Attention mechanism主要包括channel attention mechanism和spatial attention mechanism。前者的目的是找出哪个特征图对网络的学习比较重要。然后为不同通道的特征图重新分配权重。后者的目的是识别特征图中哪些区域需要去重点关注。文章引入spectral attention分支，与channel分支和spatial分支构成一个联合的三分支attention block。[2]引用[3]:高光谱（HS）图像被广泛用于识别和表征感兴趣场景中的目标，具有高获取成本和低空间分辨率。通过高空间分辨率多光谱（MS）图像的光谱重建获得高空间分辨率HS图像（HSI）是一种廉价的方法。在这篇文章中，我们提出了一种渐进的空间-光谱联合网络（PSJN）来重建MS图像的HSI。PSJN由2-D空间特征提取模块、3-D渐进式空间-谱特征构造模块和谱后处理模块组成。[3]

问题: 高光谱注意力机制的权重是如何分配的?
回答: 高光谱图像中的注意力机制主要包括channel attention mechanism和spatial attention mechanism。其中，channel attention mechanism用于确定哪个特征图对网络的学习更重要，并为不同通道的特征图重新分配权重。而spatial attention mechanism用于识别特征图中需要重点关注的区域。此外，文章还引入了spectral attention分支，与channel分支和spatial分支构成一个联合的三分支attention block，以进一步提高注意力机制的效果。[2]