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SEN12MS – A CURATED DATASET OF GEOREFERENCED MULTI-SPECTRAL SENTINEL-1/2 IMAGERY FOR DEEP LEARNING AND DATA FUSION
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新方法实现跨域共形预测迁移
研究人员开发了一种名为传输共形校准（TCC）的新颖方法，以解决在仅源域有标记校准数据，但需要在目标域进行预测的共形预测挑战。TCC利用无标记配对观测将标记源校准迁移到目标空间，然后仅使用无标记目标输入来纠正任何残留的不匹配。所提出的方法 TCC-KS 和 weighted-TCC 提供了适应可观察不匹配的有限样本覆盖保证，证明了在 CIFAR-100-C 和 Tiny-ImageNet-C 等数据集上无需标记目标校准数据即可可靠迁移。
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FLoRA模型融合光学和SAR数据以改进洪水测绘
研究人员开发了FLoRA，一个新颖的跨模态多任务框架，旨在改进洪水区域测绘。该系统融合了光学和合成孔径雷达（SAR）数据，以重建高保真光学图像并分割洪水区域。FLoRA利用教师引导的潜在空间来结合两种数据类型的优势，从而从卫星观测中获得更准确、语义一致的洪水情报。