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English(EN) Physics-Aware Complex-Valued State Space Model with Scattering-Prior Feature Modulation for PolSAR Image Classification

新型 CV-SSMNet 模型通过物理感知特征增强 PolSAR 图像分类

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了 CV-SSMNet，这是一种新颖的、物理感知的复值状态空间网络，用于极化合成孔径雷达 (PolSAR) 图像分类。该模型通过将物理散射机制直接纳入深度特征演化，而不是将其作为浅层辅助输入，来解决现有网络中的局限性。CV-SSMNet 利用复值状态空间模型捕获长距离空间依赖性，同时保留幅度和相位信息，并使用散射先验作为调制信号来自适应地重新校准表示。在 L 波段和 P 波段数据集上的实验表明，CV-SSMNet 实现了具有竞争力的准确性、增强的区域一致性以及改进的边界保持性。 AI

影响 该模型可以提高依赖于详细图像分类的 GeoAI 应用的准确性和一致性。

排序理由 该集群描述了一篇关于用于图像分类的新颖模型的学术论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Fangyan Zhang, Fan Zhang, Shiqi Zhou, Jun Ni, Carlos L\'opez-Mart\'inez, Qiang Yin ·

    用于 PolSAR 图像分类的具有散射先验特征调制的物理感知复值状态空间模型

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  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

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    Polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image classification is a representative task for physics-aware GeoAI, where land-cover semantics are closely coupled with electromagnetic scattering mechanisms. Many existing complex-valued networks can preserve amplitude-phase info…

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