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DiRecNetV2：一种增强型变换网络用于航空灾害识别
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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
机器学习的计算机视觉模型在自然灾害后的应急管理中有潜力。空中照片用于情境感知和损伤评估，但筛选相关图像有挑战。LADI v2数据集包含2015至2023年约10,000张灾害图像，经过多标签分类注释。预训练基线分类器与先进图像-语言模型进行性能比较，数据和代码已公开支持研究。
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关键要点
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机器学习的计算机视觉模型在自然灾害后的应急管理中具有潜力。
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空中照片可用于情境感知和损伤评估，但筛选相关图像存在挑战。
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LADI v2数据集包含2015至2023年约10,000张灾害图像，经过多标签分类注释。
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提供了两个预训练的基线分类器，并与先进的图像-语言模型进行性能比较。
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数据和代码已公开，以支持应急管理研究和计算机视觉模型的开发。
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