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FCOS
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发布用于Sentinel-1船舶检测的新型开放数据集OSSDD
研究人员推出OSSDD，这是一个专为训练神经网络在合成孔径雷达（SAR）图像中检测船舶而设计的新型开放数据集。该数据集基于OpenSARShip 1.0数据集构建，提供了15,197个Sentinel-1幅度图像块，并包含超过55,000艘船的详细标注。OSSDD包括二值船舶掩码、轴对齐边界框和旋转边界框，旨在作为未来SAR船舶检测实验的基准。该数据集可在Hugging Face上获取。
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ResAF-Net模型提升了巴勒斯坦农业测绘的树木检测能力
研究人员开发了ResAF-Net，一个新颖的深度学习框架，用于利用卫星图像检测树木和绘制农业区域，该框架特别为巴勒斯坦等资源受限地区设计。该模型集成了ResNet-50编码器、无锚点检测头和自注意力模块，以提高在复杂景观中的定位精度。在MillionTrees基准上进行测试，ResAF-Net展现了高召回率和具有竞争力的平均精度均值，证明了其在农业普查中的有效性。该框架已部署到GIS应用程序中，以支持不同地理尺度的驱动式数据分析。