遥感论文 | Arxiv | RSMamba：一种用于遥感图像分类的新架构！

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论文题目： RSMamba: Remote Sensing Image Classification with State Space Model 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2403.19654.pdf 论文代码： https://github.com/KyanChen/RSMamba 发表时间： 2024.3.28 摘要 本文提出 RSMamba ，一种用于 遥感图像分类 的新颖架构。 RSMamba基于状态空间模型（SSM），并融合了一个称为Mamba的高效、硬件感知的设计。它整合了全局感受野和线性建模复杂性的优势。 为了克服传统Mamba只能建模因果序列且不适应二维图像数据的限制，本文提出了一种动态多路径激活机制，以增强Mamba对非因果数据的建模能力。 RSMamba保持了传统Mamba的内在建模机制，但在多个遥感图像分类数据集上展现了卓越的性能。这表明RSMamba具有作为未来视觉基础模型骨干的显著潜力。 背景 遥感场景的复杂性和多样性 ：遥感图像分类面临的一个主要挑战是遥感场景本身的复杂性和多样性 ………………………………