ADC-CPANet：一种局部—全局特征融合的遥感图像分类方法

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ADC-CPANet：一种局部—全局特征融合的遥感图像分类方法
ADC-CPANet：A remote sensing image classification method based on local-global feature fusion
“在遥感图像场景分类领域，专家设计了ADC-CPANet模型，通过局部和全局特征提取，实现了96.43%的高分类准确率。”
- 角色：First author第一作者
- 机构：
  长沙理工大学计算机与通信工程学院, 长沙410114
- 邮箱：wangwei@csust.edu.cn
- 简介：王威，研究方向为计算机视觉、模式识别。E-mail： wangwei@csust.edu.cn
王威
* ，
- 机构：
  长沙理工大学计算机与通信工程学院, 长沙410114
李希杰
* ，
- 角色：Corresponding author通信作者
- 机构：
  长沙理工大学计算机与通信工程学院, 长沙410114
- 邮箱：wangxin@csust.edu.cn
- 简介：王新，研究方向为计算机视觉、模式识别。E-mail： wangxin@csust.edu.cn
王新
*
2024年28卷第10期页码：2661-2672
DOI：10.11834/jrs.20232658
稿件说明：