DLC: Dynamic Loss Correction for Cross-Domain Remotely Sensed Segmentation
Due to the diversity of acquisition conditions and imaging mechanisms in remote sensing, the generalization of semantic segmentation models trained with labeled data in the source domain to other unlabeled target domains is hindered. Existing mainstream self-training-based methods provide pseudo-lab...
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Veröffentlicht in: | IEEE transactions on geoscience and remote sensing 2024, Vol.62, p.1-14 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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