CNS-Net:一种循环多注意力特征聚合架构

基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)方法在高分辨率遥感图像分类时，提取全局特征信息和局部特征信息方面有一定优势，但不能有效区别关键信息和干扰信息。由此，提出一种端到端的CNS-Net网络来提取图像显著性特征。首先，设计了一个全局增强性模块(global enhancement module, GEM)通过显示建模通道之间的相互依赖关系，使网络选择性提取关键区域；其次，提出了一个多级循环注意模块(multi-stage cyclic attention module, MCAM)来捕捉特征信息的长期依赖关系和上下文感知信息；最后，在4个公共数据集上进行实验，结果表明所提方法达到了最优的分类性能。