神经网络模型训练、高光谱图像分类方法及装置、电子设备

本公开涉及一种神经网络模型训练、高光谱图像分类方法及装置、电子设备，该神经网络模型训练包括：将样本高光谱图像输入初始图像分类模型，确定样本高光谱图像在至少一种空间尺度下的光谱特征图，以及样本高光谱图像对应的初始图像分类结果；根据光谱特征图，确定初始图像分类模型对应的对比损失；根据初始图像分类结果和样本高光谱图像对应的样本标签，确定初始图像分类模型对应的分类损失；根据对比损失和分类损失，对初始图像分类模型进行训练，确定训练好的目标图像分类模型。通过本公开实施例的目标图像分类模型，可以对高光谱图像进行像素水平的图像分类，具有较高的准确性和可靠性，并满足对高光谱图像进行分类的灵敏性和特异性需求。