高光谱分类更准
该网络可动态调整感受野并联合关注重要光谱与空间特征，在高光谱图像分类中优于现有流行方法。
He, Fu · Cailing, Wang · 陈占龙
Neurocomputing 2025
改进的CBAM使模型能根据HSI中不同尺度的信息调整感受野大小，从而更好地捕捉多尺度特征。
同时关注重要的光谱和空间特征，帮助提取更具描述性和判别性的特征。
在四个常用高光谱数据集上，MCNet的总体精度、平均精度和Kappa系数均优于当前流行方法。