对比度增强

ORSATR-X：面向光学遥感目标识别、基于差分与激励网络的基础模型

ORSATR-X: A Foundation Model based on Differential-and-Excitation Networks for Optical Remote Sensing Object Recognition

把 DINOv3 的通用表征与一个旁路网络结合，用 Weber 局部适配器（中心-周边对比 + 方向梯度）增强低对比度目标的边界判别力，并用自监督蒸馏预训练旁路网络——这套「冻结基础模型 + 轻量旁路增强」的范式可直接迁移到其他低对比度、强背景干扰的视觉检测/分割任务。