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Sparse Deformable Mamba for Hyperspectral Image Classification
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AI
DOI：10.1109/LGRS.2025.3587256.png)
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摘要
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尽管Mamba模型显著提升了高光谱图像（HSI）分类性能，但一个关键挑战在于高效构建Mamba token序列的难度。本文提出了一种稀疏可变形Mamba（SDMamba）方法用于增强HSI分类，具体贡献如下：首先，为增强Mamba序列，设计了一种高效的稀疏可变形序列化（SDS）方法，以自适应学习“最优”序列，生成稀疏且可变形的Mamba序列，同时提高细节保留能力并减少计算量。其次，为提升空谱特征学习效果，基于SDS设计了稀疏可变形空间Mamba模块（SDSpaM）和稀疏可变形谱Mamba模块（SDSpeM），用于针对性的空间信息与谱信息建模。最后，为改善SDSpaM与SDSpeM的融合效果，设计了一种基于注意力机制的特征融合方法，以整合SDSpaM和SDSpeM的输出。该方法在三个基准数据集上与众多最新方法进行了对比测试，包括卷积神经网络（CNNs）、GAN Transformer和基于Mamba的方法，结果表明所提方法能在更少计算量的前提下实现更高精度，并具备更优的小类细节保留能力。
Keyword:
Deep learning (DL)
hyperspectral image (HSI) classification
sparse deformable Mamba (SDMamba)
sparse deformable spatial Mamba module (SDSpaM)
sparse deformable spectral Mamba module (SDSpeM)
期刊
IF:
16.4
论文数:
1.0W
被引数:
5.1K
机构
引用论文
HyperMamba: A Spectral-Spatial Adaptive Mamba for Hyperspectral Image ClassificationHyperMamba: 用于高光谱图像分类的光谱空间自适应Mamba
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