SpecSpatMamba: an efficient hyperspectral image classification method integrating spectral-spatial dual-path and state space model

Current hyperspectral image classification methods face three critical limitations: (1) traditional CNNs suffer from the curse of dimensionality when processing high-dimensional spectral data, leading to overfitting and poor generalization; (2) existing approaches fail to effectively address spectra...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	The Egyptian journal of remote sensing and space sciences Ročník 28; číslo 4; s. 628 - 644
Hlavní autoři:	Liao, Jianshang, Wang, Liguo
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.12.2025
Témata:	Deep learning Hyperspectral image classification Linear computational complexity Spectral-spatial dual-path State space model Deep learning State space model Linear computational complexity Spectral-spatial dual-path Hyperspectral image classification
ISSN:	1110-9823
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!