GraphMamba: 高效的图结构学习视觉 Mamba 用于高光谱图像分类

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究提出一种高效的图像分类框架 GraphMamba，通过构建空间 - 谱特征立方体和线性谱编码，充分考虑高光谱图像的特点，实现了深度空间 - 谱信息挖掘，并在实验中取得了最优的性能。

HSIMamba是一种使用双向反卷积神经网络路径提取光谱特征的方法，结合了Transformer中的注意机制，提高了分类准确性和计算效率。在三个数据集上测试表现出色，超过了现有模型。该方法对于计算资源有限的环境具有重要价值。

HSIMamba Transformer 光谱特征 双向反卷积神经网络 注意机制
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