### 双注意力变换网络在高光谱图像分类中的应用 双注意力变换网络（Dual Attention Transformer Network, DATN）通过引入空间和通道上的双重注意机制来增强特征表示能力，在处理复杂场景下的高光谱图像分类任务中表现出显著优势[^1]。 #### 空间与通道注意力机制 DATN 结合了两种类型的注意力模块：空间注意力模块(Spatial Attention Module, SAM) 和通道注意力模块(Channel Attention Module, CAM)，两者协同工作以捕捉输入数据的空间依赖性和跨通道的相关性。SAM 能够聚焦于重要的局部区域，而CAM 则有助于突出最具判别力的特征通道。 ```python import torch.nn as nn class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self): super(SpatialAttention, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=7, padding=3) def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) scale = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) scale = self.conv(scale).sigmoid() return x * scale class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction_ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() hidden_channels = int(channels / reduction_ratio) self.fc1 = nn.Linear(channels, hidden_channels, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Linear(hidden_channels, channels, bias=False) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() avg_pool = F.avg_pool2d(x, (x.size(2), x.size(3))).view(b, c) max_pool = F.max_pool2d(x, (x.size(2), x.size(3))).view(b, c) y_avg = self.fc2(self.relu(self.fc1(avg_pool))) y_max = self.fc2(self.relu(self.fc1(max_pool))) y = y_avg + y_max scale = torch.sigmoid(y).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) return x * scale ``` #### 高光谱图像预处理 为了适应深度学习模型的要求，原始获取到的高光谱影像通常需要经过一系列预处理操作，包括但不限于辐射校正、几何配准以及噪声抑制等步骤。这些过程可以有效提升后续分析的质量并减少不必要的干扰因素影响最终结果准确性。 #### 实验验证 实验表明，采用 DATN 架构能够有效地提高高光谱遥感影像的地物识别精度，并且相比传统方法具有更好的鲁棒性和泛化性能。特别是在面对含有大量类别混淆情况的数据集时，该架构的优势尤为明显。