arXiv · Machine Learning· Parastoo Farajpoor, Mohammadreza Narimani·· 13 小时前AI 评分42
Prithvi-EO-2.0-Tiny 用于洪水地表水制图的准确性与效率评估
Accuracy and efficiency of compact foundation models for surface-water mapping during floods
AI 导读
研究评估了 Prithvi-EO-2.0-Tiny 在洪水地表水制图中的准确性与计算效率，并与 U-Net 等方法进行比较。使用252个训练芯片时，其官方测试集水体IoU为0.833，低于U-Net的0.856；处理512x512像素芯片时，Prithvi-EO-2.0-Tiny在GPU和笔记本CPU上分别耗时16.1 ms和258 ms，少于U-Net的30.6 ms和665 ms。
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