AAMBERS-UAV: оценка мультимодальных косточек и ранжирование для сорнякового риса БЛА

Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 4 сентября 2026 года] Название: AAMBERS-UAV: Оценка мультимодальных бэкбоунов и ранжирование для UAV Weedy Ras Squestation View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: коллекции изображений UAW содержат пространственные и временные рамки, однако целевые показатели семантического сегмента обычно делят их на уровне изображения. Такое разделение может привести к тому, что образцы из одного приобретения будут использоваться как при разработке моделей, так и в ходе испытаний, тем самым омрачая переход на действительно новое обследование. Используя 734-выборную систему WeedyRice-RGBMS-DB, мы установим 124-образный набор контрольных показателей для приобретения и сравниваем два протокола с идентичными значениями поезда, подтверждения достоверности и тестов: целевые показатели выдерживаются, что исключает приобретение цели из процесса разработки, а также целевые задания, в которых признаются остающиеся изображения. SegForper-B0 оценивается с помощью RGB, четырехполосного мультиспектрального (MS) и семиканального RGB+MS в отношении двух фиксированных семян. США, в то время как RGB+MS становится сильнее после целевого воздействия (0,7822 долл. Репликация с фиксированным разрежением U-Net/ResNet18 подтверждает положительный эффект воздействия для всех трех вводимых ресурсов, но сохраняет RGB как наилучшую форму в рамках обоих протоколов. Таким образом, воздействие приобретения повышает измеримую эффективность…