提出RSJEV遥感场景分类多模态决策框架
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提出RSJEV遥感场景分类多模态决策框架
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报道摘要
针对遥感场景分类，研究者提出 RSJEV，将分类重构为候选类别条件下的多模态判别式决策过程，用 OnePass Decider 直接估计类别概率，省去自回归解码。在 UC Merced、AID、NWPU-RESISC45 三个基准上，RSJEV 性能优于代表性 CNN、Transformer、Mamba、CLIP 和 MLLM 方法，并以仅 0.8B 参数模型显著降低推理成本。代码将公开。
摘自 arXiv cs.CV
最新进展10月7日 12:00
RSJEV：用多模态大语言模型做判别式遥感场景分类报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CVRSJEV：用多模态大语言模型做判别式遥感场景分类
针对遥感场景分类，研究者提出 RSJEV，将分类重构为候选类别条件下的多模态判别式决策过程，用 OnePass Decider 直接估计类别概率，省去自回归解码。在 UC Merced、AID、NWPU-RESISC45 三个基准上，RSJEV 性能优于代表性 CNN、Transformer、Mamba、CLIP 和 MLLM 方法，并以仅 0.8B 参数模型显著降低推理成本。代码将公开。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。