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Swin UNet
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CNNs outperform Transformers on tree canopy segmentation with limited data
Researchers investigated the effectiveness of five different deep learning architectures, including YOLOv11, Mask R-CNN, DeepLabv3, Swin-UNet, and DINOv2, for tree canopy segmentation using a very limited dataset of onl…
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地球系统基础模型整合多样化数据用于气候预测
研究人员开发了地球系统基础模型 (ESFM)，这是一个开源框架，旨在整合和预测多样化的地球系统数据。ESFM 基于 Aurora 模型架构，并采用了处理异构数据的新方法，包括来自卫星和站点源的缺失值。该模型利用轴向注意力捕捉变量间的依赖关系，并通过对单个变量进行分词以方便适应新任务，在与现有基准的比较中表现出具有竞争力或更优的性能。