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原標題：遷移學習幫大忙！成都理工大學搭建 SCDUNet++ 模型進行滑坡測繪
關鍵字：模型,滑坡,數據,基線,模塊
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：9375字

內容摘要：

作者：加零
編輯：李寶珠、三羊
成都理工大學的研究人員提出了一個名為 SCDUNet++ 的語義分割模型，結合卷積神經網絡和 Transformer 的優勢，有效開展滑坡測繪工作。滑坡是最常見的自然災害之一，通常由和降雨引發，會造成嚴重的財產損失和人員傷亡。由觸發的山體滑坡所造成的破壞，有時會比本身造成的破壞更為嚴重。大型發生之后，快速、準確地開展滑坡測繪工作(landslide mapping, LM) 對于緊急救援、及時定量災害評估和災后重建至關重要。
近年來，人們對遙感圖像自動繪制滑坡地圖的方法進行了大量研究，但由于山體滑坡在特征和規模上存在較大差異，加之光學遙感影像存在相似性，導致現有方法在準確進行滑坡測繪工作時面臨著各種各樣的挑戰。
遙感滑坡圖像
為此，成都理工大學的研究人員提出了一個名為 SCDUNet++ 的語義分割模型 ，該模型結合了卷積神經網絡 (CNN) 和 Transformer 的優勢，增強了對滑坡特征的識別和提取，性能優于 FCN, DeepLabv3+, Segformer 等其他 8 個深度學習模型，在 IoU 方面提高了 1.91% 至

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