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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on geoscience and remote sensing 2024, Vol.62, p.1-14
Hauptverfasser: He, Qibin, Yan, Zhiyuan, Diao, Wenhui, Sun, Xian
Format: Artikel
Sprache:eng
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