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Yolov5s
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深度学习模型利用卫星夜光数据检测“暗船”
研究人员开发了一个名为 YOLO11 的深度学习模型，利用夜间灯光卫星图像来检测渔船。该双分支架构同时处理全色和 RGB 数据，取得了高性能指标，包括 0.96 的 mAP@50。当应用于印度海岸时，该模型识别出超过 31,000 艘船只实例，其中大部分（77.3%）被识别为可能未传输 AIS 的“暗船”。研究还显示，捕捞活动高峰期在 1 月至 4 月之间，集中在海岸线 50-100 公里范围内。
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LER-YOLO通过可靠性感知专家路由改进无人机检测
研究人员开发了LER-YOLO，一个旨在利用未对齐的RGB和红外图像改进小型无人机检测的新框架。该系统包含一个不确定性感知目标对齐模块，用于估计空间可靠性并指导专家选择。这种可靠性引导的方法自适应地选择专家进行跨模态融合，有效抑制不可靠数据并提高检测精度。