模型简介
该模型是针对卫星图像语义分割任务优化的深度学习模型，特别适用于地震灾害评估场景。能够准确识别和分割卫星图像中的不同地物类别。
模型特点
高精度分割
在评估集上达到98.49%的平均交并比(mIoU)和99.33%的总体准确率
高效推理
评估时达到每秒10.988个样本的处理速度，适合实时应用
领域适配
在deprem_satellite_semantic_whu_dataset数据集上专门微调，优化地震场景分析
模型能力
卫星图像分析
语义分割
灾害评估
地物识别
使用案例
灾害响应
地震损害评估
通过卫星图像分析地震后建筑物和基础设施的损害情况
可准确分割受损区域，为救援决策提供支持
地理信息系统
土地利用分类
对卫星图像中的不同土地类型进行自动分类和标注
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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