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官方账号arXiv cs.LG@Alaa Almouradi, Erchan Aptoula
推荐理由：这篇论文给多标签遥感域泛化提了个新思路，用标签解耦增强比全局统计强1.3个点，参数量几乎没加。
风格增强
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7月15日
09:04
论文提出Label-Decoupled Style Augmentation框架，针对多标签遥感场景分类中的域泛化问题。该方法通过逐标签注意力和特征统计，将风格扰动限定在标签特定区域，并与共享标签的跨域样本混合。在UCM、AID、DFC15构建的多源基准上，最佳变体达到71.5%平均精度。相比经验风险最小化提升5.0个百分点，比最强全局统计基线高1.3个百分点，在最难迁移任务上提升达7.7个百分点。参数量仅增加0.35%，推断过程不变。