异质区分类更准
为同质、异质和边界区域分别设计自适应方向与尺度的采样窗口，并通过融合网络提升复杂地形分类精度。
Shi, Junfei · 74540026 · 金海燕 · 李军怀 · 公茂果 · Lin, Weisi
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024
根据区域类型自适应调整窗口方向和尺度，避免混入异质内容，从而减少边界和异质区域的错分。
同时利用中心窗口和全局窗口提供的局部与全局信息，通过融合网络自适应组合，提升分类性能。
在三个真实数据集上，该方法在边缘细节和异质地物分类上均优于现有最佳方法。