基于行级注意力的高光谱图像的深度无损和近无损预测编码
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种新型预测神经网络 LineRWKV，利用 Transformer 的表示优势和递归神经网络的线性复杂度和递归实现，来压缩航天器上的高光谱图像，并在 HySpecNet-11k 数据集和 PRISMA 图片上进行实验证明了 LineRWKV 是首个在无损和接近无损压缩上优于 CCSDS-123.0-B-2 的深度学习方法，同时具备有望的吞吐量结果。
本文介绍了一种新型的预测神经网络LineRWKV，利用Transformer和递归神经网络压缩航天器上的高光谱图像。实验证明LineRWKV在无损和接近无损压缩上优于CCSDS-123.0-B-2的深度学习方法，并具备有望的吞吐量结果。
