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RetinaNet
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AI模型在处理真实的地球观测图像失真时遇到困难
一项新的研究论文介绍了一种增强的图像模拟器，用于生成受大气湍流和卫星指向误差影响而退化的真实地球观测（EO）图像。该研究使用此模拟数据评估了YOLOv8和RetinaNet模型在船只检测任务上的性能。结果表明，在退化条件下，YOLOv8的召回率显著下降，而RetinaNet表现出更强的鲁棒性，保持了更高的召回率。
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发布BifDet数据集用于CT扫描中的3D气道分叉检测
研究人员发布了BifDet，一个用于在CT扫描中检测3D气道分叉的新数据集。该数据集填补了分析肺部生理学和疾病机制方面资源的重大空白。BifDet包含来自ATM22队列的标注CT扫描，并为父子气道分支提供了边界框。该论文还通过对RetinaNet和DETR模型进行微调和评估以进行分叉检测，展示了该数据集的实用性，并为未来的研究提供了基线结果。