基于Transformer和Mamba模型的高光谱图像解混网络分析  

Analysis of Hyperspectral Image Unmixing Network Based on Transformer and Mamba Models

作　　者：邓江伟 杨晨 DENG Jiangwei;YANG Chen(School of Big Data and Information Engineering,Guizhou University,Guizhou 550025,China)

机构地区：[1]贵州大学大数据与信息工程学院,贵州550025

出　　处：《集成电路应用》2024年第12期40-41,共2页Application of IC

基　　金：贵州大学人才引进项目

摘　　要：阐述一种融合Transformer与Mamba的联合解混网络。在该网络中,Transformer结构被用于提取高光谱图像的全局空间特征,从而生成更为全面且深入的特征表示。同时,Mamba结构凭借其较小的参数量优势,专注于提取图像的局部细节特征以及全局感受野特征,进一步丰富了特征表示的内容。This paper describes a joint unmixing network that integrates Transformer and Mamba.In this network,Transformer structure is used to extract global spatial features of hyperspectral images,thereby generating more comprehensive and in-depth feature representations.Meanwhile,the Mamba structure,with its advantage of smaller parameter count,focuses on extracting local detail features and global receptive field features of images,further enriching the content of feature representation.

关 键 词：高光谱图像解混 TRANSFORMER Mamba 

分 类 号：TN391.41[电子电信—物理电子学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]