研究论文开放获取

SLiM-Net: Shearlet-Liquid Misalignment Network for Semantic Change Detection

Sai Bhargav

来源Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)

年份2026

DOI10.5281/zenodo.20441944

原文https://doi.org/10.5281/zenodo.20441944

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SLiM-Net is a semantic change detection framework that integrates shearlet-based feature extraction, cross-temporal fusion, liquid neural network modeling, and misalignment-aware error refinement for multi-temporal remote sensing imagery.

逐年被引趋势

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关键指标

被引次数 · OpenAlex

领域内被引倍数
同类平均 = 1

引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型

参考文献

Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。

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可就本文提问；依据不足时会说明。

学术脉络

学科主题

暂无主题数据

参考文献 0

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