SLD-DETR稀疏滑坡检测模型提出与评估

2026年10月18日，Frontiers in Earth Science 刊发研究，作者 Changhao Lin 等将 RT-DETRv4 改造为稀疏滑坡检测模型 SLD-DETR，引入尺度引导聚焦蒸馏（SGFD）、高分辨率尺度感知监督（HRSS）和 stride-4 解码器记忆（S2-Mem）。评估在 MSLD 数据集源场景不重叠的 6:2:2 划分上进行，采用 5 个独立训练种子；筛查性能的置信度阈值在验证集上校准至每图误报不超过 0.10 FPPI 后冻结用于测试，并另评估了对 LRSTTC-New 的零样本迁移。目前进展限于该论文报告的模型构建与实验评估，尚无后续跟进报道。

模型根据报道生成 · 1 天前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。