对比学习结合DenseNet的高光谱图像开放集分类

光学精密工程页数： 17 2025-12-10

摘要：高光谱图像分类通常假设训练与测试数据共享相同类别，且测试集中不存在未知类，但这一前提在实际环境中过于理想。针对高光谱数据类别间差异较小，特征分布容易出现重叠，从而导致边界混淆问题，提出了对比学习结合DenseNet的高光谱图像开放集分类方法。利用光谱特征提取模块获取原始光谱维度特征，并通过DenseNet实现多层次特征信息交互，同时利用过渡模块压缩光谱通道，以形成更清晰的类边界... （共17页）

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