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ACMamba: Fast Unsupervised Anomaly Detection via Asymmetrical Consensus State Space Model
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种不对称共识状态空间模型（ACMamba），用于高光谱图像的无监督异常检测。该模型通过使用区域级实例替代像素级样本，显著降低了计算成本，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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关键要点
- 本研究提出了一种不对称共识状态空间模型（ACMamba），用于高光谱图像的无监督异常检测。
- ACMamba通过使用区域级实例替代像素级样本，显著降低了计算成本。
- 该模型在保持检测精度的同时，提升了速度和性能。
- 实验结果表明，ACMamba优于现有的最先进方法。
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