ACMamba: 通过不对称共识状态空间模型进行快速无监督异常检测

本研究解决了高光谱图像中无监督异常检测的高计算成本问题。我们提出了一种不对称共识状态空间模型（ACMamba），通过使用区域级实例替代密集的像素级样本，显著降低了计算开销同时保持了检测精度。实验证明，ACMamba在速度和性能上优于现有最先进方法。

本研究提出了一种不对称共识状态空间模型（ACMamba），有效解决了高光谱图像无监督异常检测中的高计算成本问题。通过使用区域级实例替代像素级样本，显著降低了计算开销，同时保持了检测精度。实验结果表明，ACMamba在速度和性能上优于现有方法。

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