场景尺度自适应
通过动态场景原型与多尺度对比学习，同时提升高分辨率航空影像分割的场景适应性与尺度一致性。
Wang, Qixiong · 罗晓燕 · Jiaqi, Feng · 张光运 · Jia, Xiuping · 尹继豪
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023
通过多尺度原型变换器解码器融合特征图和可学习的类别令牌，动态生成场景专属原型作为像素分类器，提升对不同场景的适应能力。
构建多尺度原型记忆队列存储训练中的多尺度原型，并设计多尺度原型对比损失，增强多个尺度上目标特征的判别力，改善中间特征一致性。
多尺度原型对比损失不仅增强特征判别力，还加速了网络收敛。
在三个公开数据集上的大量实验表明，MPCNet 优于其他现有最优方法。