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轻量级适配器学习以实现更通用的遥感变化检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种变化适配网络（CANet），旨在解决遥感图像变化检测方法的泛化性能差的问题。CANet结合了共享与特定学习模块，通过轻量级适配器有效应对数据差异，快速适应新任务。实验结果表明，其在多个数据集上表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种变化适配网络（CANet），旨在解决遥感图像变化检测方法的泛化性能差的问题。
- CANet结合了共享与特定学习模块，通过轻量级适配器有效应对数据差异。
- CANet能够快速适应新变化检测任务。
- 实验结果表明，CANet在多个数据集上表现优异，具有更强的泛化能力和更低的训练成本。
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