PNEC-Mamba

新的PNEC-Mamba框架提高了高光谱图像分类的准确性

研究人员推出了一种用于高光谱图像分类的新型框架PNEC-Mamba，该框架侧重于像素级别的证据可靠性校准。该方法通过建立动态类原型和像素-原型竞争机制来区分区分性证据和干扰信息。然后，该框架估计像素级别的可靠性，以选择性地校准不确定区域，并以全分辨率一致性精炼预测以保留空间细节。在基准数据集上的实验表明，PNEC-Mamba的性能优于现有的最先进方法。