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跨领域少样本高光谱图像分类的多视图关系学习
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内容提要
该研究发布了一个包含1300对可见光和红外图像的数据集VL-CMIM，覆盖了不同场景的超过200万个块对。同时，提出了一种多域特征关系学习网络（MD-FRN），通过学习交互式跨域特征关系，提高了稳健性。
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关键要点
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该研究发布了最大的可见光和红外图像块匹配数据集VL-CMIM，包含1300对图像。
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数据集覆盖了星际、田地、乡村、建筑、街道和水域等不同场景，超过200万个块对。
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提出了一种多域特征关系学习网络（MD-FRN），通过四分支网络提取特征。
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应用深度域交互机制（DIM）聚合多域关系，交换空间关系和尺度关系特征。
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模型通过学习交互式跨域特征关系，提高了对不同模态显著外观变化的稳健性。
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