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FedRSClip：用于遥感场景分类的联邦学习基于视觉-语言模型
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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
本研究通过引入Prompt Learning和双提示机制，优化遥感数据模型训练，降低通信成本。实验结果表明，FedRSCLIP在图像分类中表现优异，具备全球知识共享和客户端适应能力。
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关键要点
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本研究旨在解决遥感数据在多个机构间的分布问题。
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研究面临大规模模型传输带来的挑战。
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引入Prompt Learning和双提示机制优化模型训练过程。
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FedRSCLIP显著降低了通信成本。
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实验结果表明FedRSCLIP在遥感图像分类中表现优越。
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该框架具备全球知识共享和客户端特定适应的能力。
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