transformer高光谱分类

引用和中提到了关于使用transformer进行高光谱分类的方法。传统的CNN网络在挖掘和表示光谱特征的序列属性方面存在一定的限制，而引入transformer可以重新思考高光谱分类的序列角度。SpectralFormer是一种应用transformer的高光谱分类方法，通过分组光谱嵌入（GSE）和跨层自适应融合（CAF）来提取光谱上的序列信息并保留有价值的信息。SST框架结合了CNN、改进的Transformer和MLP，通过提取空间特征、提取空间光谱特征和分类来完成高光谱分类任务。引用中还提到了一种名为DenseTransformer的改进型Transformer，它使用密集连接来加强特征传播，可以缓解梯度消失的问题。因此，transformer在高光谱分类中具有很大的应用潜力。

相关问题

vision transformer 高光谱

Vision Transformer是一种深度层次的架构，用于高光谱图像(HSI)和多光谱图像(MSI)的联合分类。它利用光谱序列Transformer来捕获光谱的长期依赖性，并利用空间层次Transformer从HSI和MSI中提取层次空间特征。同时，它还使用交叉注意力机制来自适应地融合多模态数据[1]。

Transformer最早被应用于机器翻译，其结构由编码器和解码器组成。它通过多头注意力机制解决了长距离依赖问题，能够捕捉任意位置之间的关系。在计算机视觉任务中，视觉Transformer框架在图像分类、对象检测、图像分割等任务上取得了显著的性能[2]。

在HSI和MSI融合中，局部信息和全局信息都很重要，因此Transformer更注重局部关系的卷积具有更大的潜力。然而，如何有效地进行HSI和MSI的交互融合一直是一个难点。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的HSI和MSI融合网络结构MCT-NET，它将CNN和Transformer与多层次跨模态交互模块(MCIM)和特征聚合重构模块(FARM)相结合，实现了融合图像的空间-光谱信息保留。此外，还提出了多层次交叉Transformer(MCT)，在传统Transformer的自注意机制中加入了交叉注意思想，实现了空间模态和谱模态的跨模态信息融合[3]。

因此，Vision Transformer在高光谱图像中的应用可以通过光谱序列Transformer和空间层次Transformer来捕捉光谱和空间特征，同时利用交叉注意力机制来融合多模态数据，从而提高分类性能。

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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