DG-FDD

新的DG-FDD框架解决了遥感变化检测中的灾难性遗忘问题

研究人员开发了一个名为DG-FDD的新框架，以解决遥感变化检测模型在适应新域时出现的灾难性遗忘问题。该框架集成了差分引导动态适配器（DGDA）来模拟双时相特征差异，以及具有跨域合成（FDKD-CS）的频率解耦知识蒸馏策略，用于在没有历史数据的情况下稳定地转移知识。实验表明，DG-FDD能有效平衡保留历史知识与适应新域，其性能优于独立训练的模型。