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Swin UNet
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在数据有限的情况下，CNN在树冠分割方面优于Transformer
研究人员使用仅包含150张图像的极小数据集，研究了YOLOv11、Mask R-CNN、DeepLabv3、Swin-UNet和DINOv2等五种不同深度学习架构在树冠分割任务上的有效性。他们的发现表明，在数据稀疏的情况下，预训练的卷积神经网络模型（特别是YOLOv11和Mask R-CNN）比基于Transformer的模型表现出更强的泛化能力。该研究表明，在没有大量预训练或增强的情况下，Transformer架构在极端数据稀缺的情…
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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。