BriefGPT - AI 论文速递
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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出了一种新型预测神经网络 LineRWKV。
- LineRWKV 利用 Transformer 的表示优势和递归神经网络的线性复杂度。
- 该网络用于压缩航天器上的高光谱图像。
- 在 HySpecNet-11k 数据集和 PRISMA 图片上进行了实验验证。
- 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。
- LineRWKV 具备有望的吞吐量结果。
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