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用于高光谱图像分类的区间组空间谱Mamba
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
HSIMamba通过结合双向反卷积神经网络和Transformer注意机制，提高了光谱特征提取和空间信息分析的效率，提升了分类准确性。在计算资源有限的情况下，该方法在Houston 2013、Indian Pines和Pavia University数据集上表现优异，重新定义了HSI分类的效率和准确性标准，增强了遥感应用能力。
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关键要点
- HSIMamba结合双向反卷积神经网络和Transformer注意机制，提高光谱特征提取和空间信息分析的效率。
- 该方法在计算资源有限的情况下，表现优异，改善了分类准确性。
- HSIMamba在Houston 2013、Indian Pines和Pavia University数据集上测试，超越现有最先进模型。
- 该方法解决了Transformer等模型的计算效率低的问题，具有重要的实际应用价值。
- HSIMamba重新定义了HSI分类的效率和准确性标准，增强了遥感应用能力。
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