研究人员开发了MSCM-net，这是一种新颖的高光谱图像分类模型，它结合了多尺度卷积神经网络（CNN）和Mamba块。该架构旨在通过整合CNN的局部特征提取能力和Mamba的远程建模能力来提高分类性能并降低计算复杂度。该模型包含一个带有SENet的多尺度特征提取模块和一个双分支特征聚合模块，以增强空间和光谱信息的集成。在基准数据集上的实验表明，MSCM-net取得了先进的分类结果。 AI
影响 为高光谱图像分类引入了一种新颖的架构，有望提高遥感和工程应用中的准确性和效率。
排序理由 该条目描述了在arXiv上的一篇学术论文中提出的新模型架构。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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