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PFM-1
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SULAND v2 数据集通过改进的标注精炼了地雷检测基准
研究人员发布了SULAND v2，这是一个改进的数据集，用于训练目标检测模型，以识别由无人机和无人地面车辆捕获的RGB图像中的地表地雷。原始的SULAND数据集包含许多标注错误，包括缺失或错误的标注、定位不准确以及不一致的类别标签。SULAND v2通过手动重新标注33,771张图像和12,433个边界框来解决这些问题，确保了更高的准确性和一致性。在该改进的数据集上对35种检测器配置进行基准测试显示性能显著提高，其中YOLOv12-S…
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无人机高光谱成像论文详述PFM-1地雷检测方法
本文探讨了使用无人机（UAV）高光谱成像（HSI）检测PFM-1地雷的方法。研究人员比较了几种检测算法，包括光谱角度映射（SAM）、匹配滤波器（MF）、自适应相干估计器（ACE）和约束能量最小化（CEM）。该研究通过评估在找到所有目标之前需要检查的误报数量，来关注这些方法的运行效率，发现与SAM变体相比，ACE显著减轻了检查负担。