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Adaptive Semi-Supervised Change Detection Method Based on Pseudo-Label Evaluation
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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
本文提出了一种自适应动态半监督学习方法AdaSemiCD，旨在解决遥感变化检测中的数据标注耗时问题。通过优化伪标签的使用和引入新模块，显著提升了模型的识别能力和训练稳定性。实验结果显示，该方法在多个数据集上表现优异。
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关键要点
- 提出了一种自适应动态半监督学习方法AdaSemiCD。
- 旨在解决遥感变化检测中的数据标注耗时问题。
- 优化伪标签的使用和训练过程。
- 设计可测量的伪标签评估指标。
- 引入AdaFusion和AdaEMA模块。
- 显著提升了模型的识别能力和训练稳定性。
- 实验证明该方法在多个数据集上表现优异。
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