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关于用于侧扫声纳图像分类任务的视觉变换器
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过比较视觉变换器（ViT）与传统卷积神经网络（CNN）架构，解决了侧扫声纳图像中人造物体分类的挑战。结果显示ViT模型在多个分类性能指标上表现更佳，为未来在水下环境中应用ViT提供了新的思路。
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关键要点
- 本研究解决了侧扫声纳图像中人造物体分类的挑战，尤其是在复杂的海底环境中。
- 比较了视觉变换器（ViT）与传统卷积神经网络（CNN）架构。
- ViT模型在多个分类性能指标上表现更佳。
- ViT模型需要更大的计算资源。
- 这一发现为未来在资源受限的水下环境中应用ViT提供了新的思路。
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