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LandslideFM：统一滑坡感知和理解的基础模型
摘要
arXiv:2611.12936v1 Announce Type: new Abstract: Intelligent landslide detection is essential for disaster prevention. However, existing models primarily focus on isolated visual tasks, require extensi...
and
landslide
LandslideFM
visual
tasks
data
that
for
labeled
scene
2026-11-11
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Shanwen Wang, Sirui Wang, Xin Sun, Jungong Han
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arXiv:2611.12936v1 公告类型：新增 摘要：智能滑坡检测对于防灾至关重要。然而，现有模型主要关注孤立的视觉任务，需要大量的标记数据，并且缺乏深入的分析和场景理解能力。为了解决这些限制，我们提出了 LandslideFM，这是第一个将视觉感知任务与山体滑坡的上下文解释联系起来的统一基础模型。具体来说，LandslideFM 通过源协议分级信任半监督学习框架适应多种视觉任务，该框架利用有限的标记数据和大量未标记数据。此外，预测的滑坡区域为通过参数高效微调调整的视觉语言模型提供了明确的空间指导，从而实现了全面的滑坡推理。为了支持该领域的培训和评估，我们还推出了 LandslideVL，这是智能滑坡分析的第一个基准，结合了视觉图像和新引入的文本提示。公共数据集和 LandslideVL 的综合实验表明，LandslideFM 实现了卓越的定量和定性性能。最重要的是，LandslideFM 在专业滑坡推理和场景分析方面超越了通用 VLM。我们的代码发布在https://github.com/wangshanwen001/LandslideFM。
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