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Zhangding Liu
Zhangding Liu
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FloodVision框架利用VLM和知识库改进洪水深度估计
研究人员开发了FloodVision，一个旨在提高从单一RGB图像估计城市洪水深度准确性的新框架。该系统集成了通用视觉语言模型（VLM）和FloodKG，一个包含典型物体尺寸和地标的知识库。通过鼓励组件级推理而不是将物体视为整体，FloodVision在不需要特定任务训练的情况下注入了显式的几何基础。在MyCoast New York的众包图像上进行测试时，FloodVision将平均绝对误差从15.62厘米显著降低到8.75厘米，中…
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新的MCANet模型改进了无人机图像的飓风后损害评估
研究人员开发了MCANet，一个新颖的多标签分类框架，用于使用无人机图像评估飓风后的损害。该网络集成了Res2Net骨干网络进行多尺度特征提取，以及类别特定的残差注意力，以提高识别各种损害类别的准确性。在Michael飓风的RescueNet数据集上进行测试，MCANet实现了91.37%的平均精度均值（mAP），优于Vision Transformer (ViT-B/16)等现有模型，同时需要更少的计算资源。