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TriView-YOLO
TriView-YOLO
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TriView-YOLO模型提升了在复杂土壤条件下空洞的检测能力
研究人员开发了TriView-YOLO，这是一种新颖的深度学习模型，旨在检测具有挑战性的软土高含水量土壤中的地下空洞。该模型采用多视图融合方法，整合了探地雷达数据的三个不同视角，以提高检测精度。TriView-YOLO主要在泰国曼谷的路面调查中进行了测试，平均精度均值（mAP50）达到0.558，证明了其在传统方法难以应对的条件下的有效性。
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TriView-YOLO模型采用多视图融合技术检测困难土壤中的空腔
研究人员开发了TriView-YOLO，这是一种新颖的深度学习模型，旨在检测具有挑战性土壤条件下的地下空腔。该模型采用多视图方法，融合了三个不同的雷达扫描视角，以提高在传统方法难以应对的软土高含水层中的检测精度。TriView-YOLO主要在泰国曼谷的数据集上进行训练，在专门的测试集上取得了0.558的平均精度均值（mAP50），证明了其融合输入策略的有效性。