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NWPU-RESISC45
NWPU-RESISC45
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新的RSJEV框架使用MLLMs进行高效遥感场景分类
研究人员推出了一种新颖的遥感场景分类框架RSJEV，该框架利用了多模态大语言模型（MLLMs）。与生成文本的传统MLLMs不同，RSJEV将分类重新构建为判别式决策过程，直接估计类别概率而无需自回归解码。该方法在UC Merced和AID等基准测试中进行了测试，与现有的基于CNN、Transformer、Mamba和CLIP的方法相比，性能有所提高，并且由于模型更小，推理成本也有所降低。
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Trust-SSL 增强了航空图像自监督学习对退化的鲁棒性
研究人员开发了 Trust-SSL，这是一种新颖的自监督学习策略，旨在提高航空图像分析的鲁棒性。该方法将每样本信任权重引入对齐目标，作为对比损失的加性残差。实验表明，该方法在 EuroSAT、AID 和 NWPU-RESISC45 等基准数据集上显著提高了性能，尤其是在雾霾和运动模糊等严重退化条件下。