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MST：自适应多尺度令牌引导的交互式分割
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
深度学习在遥感应用中的重要性日益增强，尤其在地物分割和分类方面。本研究评估了五种交互式分割方法在航空影像数据集上的性能，并引入了一种新的推理策略。结果显示，基于点的SimpleClick方法表现最佳。研究还开发了一个名为RSISeg的在线工具，具有较强的交互性和适应性。
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关键要点
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深度学习在遥感应用中越来越重要，尤其是在地物分割和分类方面。
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本研究评估了五种交互式分割方法在航空影像数据集上的性能。
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引入了一种新的推理策略——级联前向细化（CFR）方法。
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SimpleClick方法在所有实验中表现最佳，优于其他方法。
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开发了名为RSISeg的在线工具，具有较强的交互性和适应性。
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RSISeg工具集成了SAM模型，并通过遥感数据进行了微调。
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