多模态分类新突破
首次将扩散模型与脑启发的三维自注意力相结合，融合多光谱与全色影像，在多模态分类任务中超越现有先进方法。
Mengru, Ma · 马文平 · 焦李成 · 李玲玲 · 刘旭 · 刘芳 · 杨淑媛 · 郭雨薇
IEEE Transactions on Multimedia 2025
将扩散过程引入神经网络，提升扩散特征质量，从而增强多模态特征融合效果。
模拟大脑空间-光谱共存学习机制，学习3D空间中每个像素的权重，获得极高的特征表示能力。
在西安、呼和浩特和Muufl三个数据集上均超过现有先进方法，分类精度更高。