Parameter-efficient dynamically evolved networks for multi-modal class-incremental remote sensing image classification

2026-08-25

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.patcog.2026.114768

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摘要

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• 我们研究了一个实用且具有挑战性的M²CI-RSIC任务。 • 模态隔离、任务索引的LoRA缓解了特征层表示漂移。 • 任务条件下的相似性校准减轻了分类器层logit不匹配问题。 • 扰动原型回放降低了旧类特征的不稳定性。 • 在三个基准上的大量实验证明了PDEN的优越性。

Keyword:

Remote sensing image classification

Class-incremental learning

Multi-modal learning