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摘要 —卷积神经网络（CNN）在高光谱图像表示方面表现出色，并在高光谱图像分类中取得了良好的效果。然而，传统的 CNN 模型只能对具有固定大小和权重的规则方形图像区域进行卷积，因此，它们不能普遍适应具有各种对象分布和几何外观的不同局部区域。因此，它们的分类性能还有待提高，特别是在类边界方面。为了弥补这一缺点，我们考虑采用最近提出的图卷积网络（GCN）进行高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里得数据进行卷积，适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。与常用的在固定图上工作的 GCN 模型不同，我们使图能够动态更新
用于高光谱图像分类的多尺度动态图卷积网络
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