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Landslide segmentation

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RMAU-NET: A Residual-Multihead-Attention U-Net Architecture for Landslide Segmentation and Detection from Remote Sensing Images

Auto-Prompting SAM for Weakly Supervised Landslide Extraction

TransLandSeg: A Transfer Learning Approach for Landslide Semantic Segmentation Based on Vision Foundation Model

Estimating Uncertainty in Landslide Segmentation Models

A Multi-Source Data Fusion-based Semantic Segmentation Model for Relic Landslide Detection

SAR-based landslide classification pretraining leads to better segmentation

Deep Learning for Landslide Recognition in Satellite Architecture

Landslide Segmentation with U-Net: Evaluating Different Sampling Methods and Patch Sizes

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.