DDCI: Unsupervised Domain Adaptation for Remote Sensing Images Based on Diffusion Causal Distillation
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of remote sensing (RS) images can vary significantly due to seasonal changes and lighting conditions, making it difficult for deep learning models to generalize effectively across different RS datasets. This variation leads to a domain gap that hampers model performance when applied to new, unseen data. To tackle this challenge, we introduce DDCI, a novel unsupervised domain adaptation (UDA) framework designed to bridge the domain gap in RS image perception. Our framework consists of two key components, i.e., the adaptation diffusion distillation (ADD) module and the consistent causal intervention (CCI) module. The ADD module addresses the domain gap by aligning the source and target domains. It enhances the representation of the target domain by distilling semantic knowledge from the teacher model of the source domain. This process allows the target domain to benefit from the rich features of the source domain, leading to improved model generalization. The CCI module focuses on removing spurious correlations between domain-agnostic knowledge and domain-specific knowledge. By carefully considering the distinct characteristics of the target domain while preserving the specificity of the source domain, the CCI module ensures that only relevant, causal information is transferred between domains. This prevents overfitting to irrelevant domain-specific features and enhances model robustness. We demonstrate the effectiveness of the DDCI framework on RS scene classification tasks, utilizing four widely recognized RS datasets. Our results show significant performance improvements, underscoring the potential of this approach to boost the adaptability of deep learning models across diverse RS image datasets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».