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通过大规模预训练推进航空激光扫描应用：数据集开发与下游评估
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内容提要
本研究构建了一个大型航空激光扫描点云数据集，评估其对下游应用的影响。结果表明，预训练模型在多个任务中显著优于随机初始化模型，验证了数据集的有效性。
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关键要点
- 本研究构建了一个大型航空激光扫描点云数据集。
- 研究评估了该数据集对下游应用的影响。
- 采用地理空间抽样方法选择多样的地形和土地覆盖类型的数据。
- 预训练模型在多个任务中显著优于随机初始化模型。
- 研究验证了数据集的有效性及抽样策略的贡献。
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