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FireLite：利用迁移学习在资源限制环境中实现高效消防检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
FlameFinder是一个深度度量学习框架，利用无人机热像图在野火监测中准确检测烟火，即使被烟雾遮挡。通过热-RGB图像训练，解决传统RGB相机的局限，结合火焰分割和DML辅助检测，提升模型性能。在未遮挡和遮挡场景中均优于其他模型。
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关键要点
- FlameFinder是一个深度度量学习框架，用于野火监测中的烟火检测。
- 该框架利用无人机的热像图，即使在烟雾遮挡的情况下也能准确检测烟火。
- 通过配对的热-RGB图像进行训练，解决传统RGB相机的局限性。
- 利用等效热域分布分析被烟雾遮挡的火焰特征，提高了检测性能。
- 结合火焰分割方法和DML辅助检测框架，改进模型性能和可解释性。
- 在未遮挡场景中，该模型的检测准确性超过FLAME2和FLAME3数据集的基线。
- 在被遮挡场景中，该模型展示出比VGG19、ResNet18等骨干模型更好的类别分离效果。
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