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FedRSClip: Federated Learning for Remote Sensing Scene Classification Using Vision-Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了FedRSClip框架，旨在解决遥感数据在多个机构间的分布问题。通过引入Prompt Learning和双提示机制，优化模型训练并降低通信成本。实验结果表明，该框架在遥感图像分类中表现优越，具备全球知识共享和客户端特定适应能力。
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关键要点
- 本研究提出了FedRSClip框架，旨在解决遥感数据在多个机构间的分布问题。
- 引入Prompt Learning和双提示机制，优化模型训练并降低通信成本。
- 实验结果表明，FedRSClip在遥感图像分类中表现优越。
- 该框架具备全球知识共享和客户端特定适应能力。
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