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IEEE GRSL 2024 | 高光谱图像去噪 | 卷积和注意力混合
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大家好,今天给大家介绍的论文是Hybrid Convolutional and Attention Network for Hyperspectral Image Denoising(IEEE GRSL 2024)。本文介绍了一种混合卷积和注意力网络(HCANet),用于高光谱图像去噪。传统的卷积神经网络和Transformer在处理高光谱图像时存在局限性,无法同时捕捉全局和局部特征。为了解决这个问题,作者设计了一个卷积和注意力融合模块,以捕捉长距离依赖性和邻域光谱相关性,并通过多尺度前馈网络增强不同尺度下的信息聚合。该模型的主要结构是一个U形网络,包含多个卷积注意力混合块(CAMixing)。每个CAMixing块包括两个部分:卷积注意力融合模块(CAFM)和多尺度前馈网络(MSFN)。其中,CAFM模块由局部分支和全局分支组成。在局部分支中,采用卷积和通道混合进行局部特征提取。在全局分支中,使用注意力机制来建模长距离特征依赖关系。为了增强非线性特征变换,作者提出了一个多尺度前馈网络 (MSFN)。在每个 CAMixing 块中,CAFM 的输出被送到 MSFN 中以聚合多尺度特征并增强非线性信息变换。
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