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        遷移學習幫大忙!成都理工大學搭建 SCDUNet++ 模型進行滑坡測繪

        AIGC動態2年前 (2024)發布 HyperAI超神經
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        遷移學習幫大忙!成都理工大學搭建 SCDUNet++ 模型進行滑坡測繪

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        原標題:遷移學習幫大忙!成都理工大學搭建 SCDUNet++ 模型進行滑坡測繪
        關鍵字:模型,滑坡,數據,基線,模塊
        文章來源:HyperAI超神經
        內容字數:9375字

        內容摘要:


        作者:加零
        編輯:李寶珠、三羊
        成都理工大學的研究人員提出了一個名為 SCDUNet++ 的語義分割模型,結合卷積神經網絡和 Transformer 的優勢,有效開展滑坡測繪工作。滑坡是最常見的自然災害之一,通常由和降雨引發,會造成嚴重的財產損失和人員傷亡。由觸發的山體滑坡所造成的破壞,有時會比本身造成的破壞更為嚴重。大型發生之后,快速、準確地開展滑坡測繪工作(landslide mapping, LM) 對于緊急救援、及時定量災害評估和災后重建至關重要。
        近年來,人們對遙感圖像自動繪制滑坡地圖的方法進行了大量研究,但由于山體滑坡在特征和規模上存在較大差異,加之光學遙感影像存在相似性,導致現有方法在準確進行滑坡測繪工作時面臨著各種各樣的挑戰。
        遙感滑坡圖像
        為此,成都理工大學的研究人員提出了一個名為 SCDUNet++ 的語義分割模型 ,該模型結合了卷積神經網絡 (CNN) 和 Transformer 的優勢,增強了對滑坡特征的識別和提取,性能優于 FCN, DeepLabv3+, Segformer 等其他 8 個深度學習模型,在 IoU 方面提高了 1.91% 至


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        文章來源:HyperAI超神經
        作者微信:HyperAI
        作者簡介:解構技術先進性與普適性,解讀更前沿的 AIForScience 案例

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