精准识别沙漠牧草
一种基于残差Mamba的深度学习模型，能捕捉全局空间信息且计算高效，在复杂背景下精准识别沙漠牧草种类。
张涛 · Xuan, Chuanzhong · Zhaohui, Tang · Xinyu, Gao · Fei, Cheng · 77475112
Expert Systems with Applications 2025
采用状态空间模型（SSM）替代Transformer中的注意力机制，以线性复杂度建模长距离依赖，在保持全局感受野的同时显著降低计算开销。
在多个Mamba块之间引入残差连接，缓解信息瓶颈，防止网络深度增加导致的信息丢失，使得深层模型仍能有效训练。
在残差连接中整合注意力机制，选择性地突出每个通道的贡献，优化网络对通道信息的建模能力，从而提升识别精度。
将可见光图像映射到在线地图上，直观展示牧草的空间分布，为草地管理提供空间数据支持。