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EuroSAT Land Use dataset
EuroSAT Land Use dataset
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ViTs与CNN在土地利用场景分类上的比较
研究人员比较了视觉Transformer（ViTs）和卷积神经网络（CNNs）在遥感图像土地利用场景分类方面的有效性。该研究使用了UC Merced Land Use和EuroSAT等基准数据集，评估了准确率、精确率和召回率等指标。研究结果表明，CNNs在数据有限且局部特征较强的情况下更为稳健，而ViTs在有充足训练数据时擅长理解全局空间关系，但需要更多的计算资源。
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视觉 Transformer 和 CNN 在土地利用分类中的比较
一篇新的研究论文比较了视觉 Transformer (ViTs) 和卷积神经网络 (CNNs) 在使用遥感影像进行土地利用场景分类方面的有效性。该研究在 UC Merced Land Use 和 EuroSAT 数据集上评估了 AlexNet 和 ViT，分析了准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标。结果表明，CNN 在数据有限和具有强局部纹理的情况下更具鲁棒性，而 ViT 在有足够训练数据的情况下擅长捕捉全局空间关系，尽管它们需…