滑坡边界精度提升
以视觉基础模型为教师，通过对抗式蒸馏将大模型知识压缩到轻量网络中，使遥感滑坡分割在保持轻量化的同时逼近大模型精度。
Shijie, Wang · Lulin, Li · Dong, Xuan · 时磊 · Tao, Pin
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 2025
直接与SegNeXt对比，精度和mIoU分别提高2.01%和1.75%。
通过知识蒸馏将大模型知识压缩进紧凑学生模型，保持轻量化的同时获得高精度。
引入动态跨层融合解码器，增强全局与局部特征的交互，更好地处理复杂地形和不规则边界。