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遥感变化检测数据集与代码资源汇总

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项目整理了遥感变化检测领域的关键资源,包括数据集、算法代码和竞赛信息。数据类型覆盖多光谱、高光谱和3D等,同时收录了传统方法和深度学习的实现代码。为该领域研究和应用提供全面参考,内容持续更新。

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项目收录了CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、NeurIPS等AI顶级会议论文，覆盖计算机视觉和人工智能多个领域。研究人员可快速检索特定主题论文或相似研究。数据源自官方网站，确保信息准确。资源库持续更新，是AI研究人员的重要参考工具。

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Official_Remote_Sensing_Mamba - 创新的大型遥感图像密集预测模型

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RS-Mamba是一种专门针对大型遥感图像密集预测任务的创新模型。该模型首次将状态空间模型引入遥感领域,通过循环状态空间模型实现全局有效感受野,同时保持线性复杂度。RS-Mamba采用多方向选择性扫描技术,有效捕捉遥感图像的空间特征分布。在语义分割和变化检测任务中,RS-Mamba展现出卓越性能。项目提供开源代码和训练框架,为遥感图像分析研究提供了新的工具和方法。

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