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Recurrent progressive fusion-based learning for multi-source remote sensing image classification
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.patcog.2025.112284.png)
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摘要
En 中文
• 代表性强化学习实现了多步双源融合。
• 自适应特征信任融合策略允许在融合中进行选择性强调。
• RPF-Net为少样本遥感图像分类提供了新的视角。
Keyword:
representative-reinforcement learning
adaptive feature-trusted fusion
few-shot learning
remote sensing image classification
multi-step fusion
