HyperSIGMA：高光谱智能理解基础模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。对于富含光谱信息的高光谱图像（HSI），我们引入了基于 Vision Transformer 的基础模型 HyperSIGMA，通过一种新颖的稀疏采样注意力机制 (SSA) 有效地解决了光谱和空间冗余的挑战，并使用特别设计的光谱增强模块，将空间和光谱特征进行整合。 HyperSIGMA 在各种高级和低级 HSI...
本文介绍了基于Vision Transformer的HyperSIGMA模型，用于处理高光谱图像中的光谱和空间冗余问题，并通过光谱增强模块整合特征。实验证明HyperSIGMA在高级和低级HSI任务上具有多功能性和优越的代表能力，并在可扩展性、健壮性、跨模态传输能力和实际应用性方面具有优势。
