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Zostera
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AI框架使用弱监督声纳图像绘制海草栖息地
研究人员开发了一种弱监督语义分割框架，用于利用侧扫声纳图像绘制海草栖息地。该方法仅从图像级标签中学习像素级地图，采用基于 Vision Transformer (ViT) 的编码器-解码器和分类分支。该框架使用密集条件随机场和迭代自训练方案来优化伪标签，以处理类别不平衡和噪声。实验表明，Lovász-Softmax 损失函数最有效，模型在没有像素级标签的情况下达到了 87.6% 的 mIoU，而自监督预训练进一步提高了性能。
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全球海草草甸正在消失，但度假村和潜水员正在反击
海草草甸对海洋生物和碳封存至关重要，但正以每年7%的惊人速度在全球范围内消失。底拖网捕捞等破坏性做法是导致这种下降的主要原因，而这种做法在许多保护区仍在继续。然而，度假村和潜水社区越来越多地参与资助恢复工作、监测和倡导更强有力的保护措施，为这些水下生态系统提供了重要的防御力量。