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1147
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1148
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1149
segmentation: every pixel is classified into five classes (background, 
1149
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1150
normal rice, road, ridge, lodged rice), from which per-class area 
1150
normal rice, road, ridge, lodged rice), from which per-class area 
            
1151
ratios can be computed.",
1151
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1152
  "nchu_texarea_dataset_purpose": 
1152
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696d\u7ba1\u7406\u7684\u6578\u4f4d\u5316\u6548\u7387\u3002\r\n\r\nThis 
1153
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1154
model addresses the main problems of conventional rice damage surveys 
1154
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1155
after typhoons and heavy rain: manual inspection is labor-intensive 
1155
after typhoons and heavy rain: manual inspection is labor-intensive 
            
1156
and slow, and large affected areas are hard to delineate promptly and 
1156
and slow, and large affected areas are hard to delineate promptly and 
            
1157
accurately. By combining high-resolution UAV visible-light orthophotos 
1157
accurately. By combining high-resolution UAV visible-light orthophotos 
            
1158
with an efficient computer vision algorithm, it automates the rapid 
1158
with an efficient computer vision algorithm, it automates the rapid 
            
1159
detection, boundary segmentation and area-ratio quantification of 
1159
detection, boundary segmentation and area-ratio quantification of 
            
1160
lodging across large paddy fields. Balancing fast, lightweight 
1160
lodging across large paddy fields. Balancing fast, lightweight 
            
1161
inference with high recognition accuracy, it speeds up damage surveys 
1161
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1162
and improves the digital efficiency of agricultural disaster response 
1162
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1163
and precision farm management.",
1163
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1164
  "nchu_texarea_dataset_usage": 
1164
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1165
u5b9a\u4ecd\u7531\u5c08\u696d\u4eba\u54e1\u8907\u6838\u3002\r\n\r\nThe 
1165
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1166
model is intended for rapid crop-damage surveys after typhoons or 
1166
model is intended for rapid crop-damage surveys after typhoons or 
            
1167
heavy rain and for smart farm inspection. Agricultural damage 
1167
heavy rain and for smart farm inspection. Agricultural damage 
            
1168
inspectors, crop insurance adjusters and contract harvesting operators 
1168
inspectors, crop insurance adjusters and contract harvesting operators 
            
1169
input UAV visible-light (RGB) orthophotos and automatically obtain 
1169
input UAV visible-light (RGB) orthophotos and automatically obtain 
            
1170
lodging maps and per-class area ratios. The results serve as a 
1170
lodging maps and per-class area ratios. The results serve as a 
            
1171
reference for disaster relief review and harvest scheduling; final 
1171
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1172
decisions remain with qualified personnel.",
1172
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1173
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1176
NVIDIA Jetson T5000 \u908a\u7de3\u88dd\u7f6e\u4ee5 TensorRT FP16 
1176
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1182
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1183
u7121\u4eba\u6a5f\u667a\u6167\u9632\u707d\u843d\u5730\u3002\r\n\r\nThe 
1183
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1184
model is extremely lightweight, with about 680,000 parameters and 
1184
model is extremely lightweight, with about 680,000 parameters and 
            
1185
roughly 2.7 MB of weights, and runs in real time at the edge: on an 
1185
roughly 2.7 MB of weights, and runs in real time at the edge: on an 
            
1186
NVIDIA Jetson T5000 with TensorRT FP16 it processes a 1536\u00d71536 
1186
NVIDIA Jetson T5000 with TensorRT FP16 it processes a 1536\u00d71536 
            
1187
image in about 20 ms (about 49 FPS), and on a CPU alone it handles 
1187
image in about 20 ms (about 49 FPS), and on a CPU alone it handles 
            
1188
about 26 tiles of 512\u00d7512 per second. Its lodging F1-score 
1188
about 26 tiles of 512\u00d7512 per second. Its lodging F1-score 
            
1189
reaches 86.6% on the validation set and 85.2% on an independent test 
1189
reaches 86.6% on the validation set and 85.2% on an independent test 
            
1190
set. Its output is constrained by the domain rule that lodging only 
1190
set. Its output is constrained by the domain rule that lodging only 
            
1191
occurs inside paddy fields (rule-based multi-task learning, RBMTL), 
1191
occurs inside paddy fields (rule-based multi-task learning, RBMTL), 
            
1192
which by design prevents roads, ridges and other non-paddy areas from 
1192
which by design prevents roads, ridges and other non-paddy areas from 
            
1193
being classified as lodging. The resulting lodging extent and area 
1193
being classified as lodging. The resulting lodging extent and area 
            
1194
ratios provide objective supporting evidence for government disaster 
1194
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1195
relief and crop insurance surveys, shorten manual inspection time, and 
1195
relief and crop insurance surveys, shorten manual inspection time, and 
            
1196
help bring UAV-based smart disaster prevention into practice.",
1196
help bring UAV-based smart disaster prevention into practice.",
            
1197
  "nchu_text_dataset_authorize_file": 
1197
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1198
f\u8fa8\u8b58\u6a21\u578b_\u53ef\u4fe1\u8cf4AI\u6aa2\u6838\u8868.pdf",
1198
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1199
  "nchu_text_dataset_framework": "PyTorch 2.x",
1199
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1200
  "nchu_text_dataset_maintainer_email": "cloudtseng@aipal.dev",
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1201
  "nchu_text_dataset_maintainer_name": "\u66fe\u4fe1\u9d3b",
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1202
  "nchu_text_dataset_maintainer_tel": "04-22840440-305",
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1203
  "nchu_text_dataset_name_4code": "erld",
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1205
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1206
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1208
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1211
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1211
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1213
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1213
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1214
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1215
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1215
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1216
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1216
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1218
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1220
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1221
(Host)",
1221
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1222
  "nchu_text_dataset_performance_ref_filetype": 
1222
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1223
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1223
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1224
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1224
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1225
"85fa2fcf-ae3c-4691-9d42-11be3236e4bf",
1225
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1226
  "nchu_text_dataset_performance_ref_obtain_method": 
1226
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1227
"\u81ea\u884c\u7522\u751f",
1227
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1228
  "nchu_text_dataset_performance_ref_privaricy": 
1228
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1229
f2\u9032\u884c\u53bb\u8b58\u5225\u5316\u6a21\u7cca\u8655\u7406\u3002",
1229
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1230
  "nchu_text_dataset_performance_result": 
1230
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1231
"\u6e96\u78ba\u5ea6\uff08\u7368\u7acb\u6e2c\u8a66\u96c6 2,176 \u5f35 
1231
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1232
512\u00d7512 \u5716\u78da\uff0c\u4f86\u81ea 34 
1232
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1233
001F1=87.58%\uff08\u4e94\u985e\u5e73\u5747\uff09\u3001mAP=93.53%\u3002 
1233
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1234
\u5404\u985e\u5225 IoU\uff0fF1\uff0fAP\uff1a\u80cc\u666f 
1234
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1235
89.10%\uff0f94.24%\uff0f98.51%\u3001\u6b63\u5e38\u7a3b 
1235
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1236
93.74%\uff0f96.77%\uff0f99.42%\u3001\u9053\u8def 
1236
93.74%\uff0f96.77%\uff0f99.42%\u3001\u9053\u8def 
            
1237
66.98%\uff0f80.22%\uff0f88.58%\u3001\u7530\u57c2 
1237
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68.82%\uff0f81.53%\uff0f88.37%\u3001\u5012\u4f0f\u7a3b 
1238
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1239
74.17%\uff0f85.17%\uff0f92.78%\u3002 
1239
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1240
FP32\u3001\u50c5\u6a21\u578b\u524d\u5411\u904b\u7b97\uff09\uff1aNVIDIA 
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1241
RTX 5000 Ada \u55ae\u5f35\u5e73\u5747 3.39 ms\uff08\u7d04 295 
1241
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1242
FPS\uff0c500 \u6b21\u5e73\u5747\uff09\uff0cbatch 16 
1242
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1243
\u6642\u6bcf\u79d2\u7d04 608 \u5f35\uff1bAMD Ryzen Threadripper 
1243
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1244
9960X\uff08CPU\uff09\u55ae\u5f35\u5e73\u5747 37.9 ms\uff08\u7d04 26 
1244
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1245
FPS\uff0c100 \u6b21\u5e73\u5747\uff09\u3002GPU 
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1246
\u63a8\u8ad6\u5cf0\u503c\u986f\u5b58\u7d04 44 MiB\uff08batch 
1246
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1\uff09\u3002 \u908a\u7de3\u88dd\u7f6e\uff081536\u00d71536\u3001batch 
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1248
1\uff0c2026-07-07 
1248
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1249
\u4ee5\u540c\u67b6\u69cb\u91cf\u6e2c\uff09\uff1aNVIDIA Jetson T5000 
1249
\u4ee5\u540c\u67b6\u69cb\u91cf\u6e2c\uff09\uff1aNVIDIA Jetson T5000 
            
1250
\u4ee5 TensorRT FP16 \u70ba 20.2 ms\uff08\u7d04 49 
1250
\u4ee5 TensorRT FP16 \u70ba 20.2 ms\uff08\u7d04 49 
            
1251
FPS\uff09\u3001TensorRT FP32 \u70ba 26.8 ms\u3001PyTorch FP32 \u70ba 
1251
FPS\uff09\u3001TensorRT FP32 \u70ba 26.8 ms\u3001PyTorch FP32 \u70ba 
            
1252
66.0 ms\u3002 \u8a3b\uff1a\u6e96\u78ba\u5ea6\u6307\u6a19\u65bc 
1252
66.0 ms\u3002 \u8a3b\uff1a\u6e96\u78ba\u5ea6\u6307\u6a19\u65bc 
            
1253
2026-07-29 
1253
2026-07-29 
            
1254
\u8a13\u7df4\u5b8c\u6210\u6642\u91cf\u6e2c\uff0c\u4e26\u65bc 
1254
\u8a13\u7df4\u5b8c\u6210\u6642\u91cf\u6e2c\uff0c\u4e26\u65bc 
            
1255
2026-10-22 \u4ee5 FP32 
1255
2026-10-22 \u4ee5 FP32 
            
1256
\u7368\u7acb\u91cd\u73fe\uff08\u5dee\u7570\u5c0f\u65bc 
1256
\u7368\u7acb\u91cd\u73fe\uff08\u5dee\u7570\u5c0f\u65bc 
            
1257
0.0001\uff09\uff1bmAP 
1257
0.0001\uff09\uff1bmAP 
            
1258
\u4ee5\u5168\u6e2c\u8a66\u96c6\u9010\u50cf\u7d20\u8a08\u7b97\u3002  
1258
\u4ee5\u5168\u6e2c\u8a66\u96c6\u9010\u50cf\u7d20\u8a08\u7b97\u3002  
            
1259
Accuracy on the independent test set (2,176 tiles of 512\u00d7512 from 
1259
Accuracy on the independent test set (2,176 tiles of 512\u00d7512 from 
            
1260
34 source images that do not overlap with the training / validation 
1260
34 source images that do not overlap with the training / validation 
            
1261
images): PA = 93.42%, mIoU = 78.56%, precision = 87.35%, recall = 
1261
images): PA = 93.42%, mIoU = 78.56%, precision = 87.35%, recall = 
            
1262
87.98%, F1 = 87.58% (5-class mean), mAP = 93.53%. Per-class IoU / F1 / 
1262
87.98%, F1 = 87.58% (5-class mean), mAP = 93.53%. Per-class IoU / F1 / 
            
1263
AP: background 89.10% / 94.24% / 98.51%, normal rice 93.74% / 96.77% / 
1263
AP: background 89.10% / 94.24% / 98.51%, normal rice 93.74% / 96.77% / 
            
1264
99.42%, road 66.98% / 80.22% / 88.58%, ridge 68.82% / 81.53% / 88.37%, 
1264
99.42%, road 66.98% / 80.22% / 88.58%, ridge 68.82% / 81.53% / 88.37%, 
            
1265
lodged rice 74.17% / 85.17% / 92.78%. Inference speed (512\u00d7512, 
1265
lodged rice 74.17% / 85.17% / 92.78%. Inference speed (512\u00d7512, 
            
1266
FP32, model forward pass only): 3.39 ms per tile on an NVIDIA RTX 5000 
1266
FP32, model forward pass only): 3.39 ms per tile on an NVIDIA RTX 5000 
            
1267
Ada (about 295 FPS, mean of 500 runs) and about 608 tiles per second 
1267
Ada (about 295 FPS, mean of 500 runs) and about 608 tiles per second 
            
1268
at batch 16; 37.9 ms per tile on an AMD Ryzen Threadripper 9960X CPU 
1268
at batch 16; 37.9 ms per tile on an AMD Ryzen Threadripper 9960X CPU 
            
1269
(about 26 FPS, mean of 100 runs). Peak GPU memory at batch 1 is about 
1269
(about 26 FPS, mean of 100 runs). Peak GPU memory at batch 1 is about 
            
1270
44 MiB. Edge device (1536\u00d71536, batch 1, measured on the same 
1270
44 MiB. Edge device (1536\u00d71536, batch 1, measured on the same 
            
1271
architecture on 2026-07-07): 20.2 ms (about 49 FPS) on an NVIDIA 
1271
architecture on 2026-07-07): 20.2 ms (about 49 FPS) on an NVIDIA 
            
1272
Jetson T5000 with TensorRT FP16, 26.8 ms with TensorRT FP32 and 66.0 
1272
Jetson T5000 with TensorRT FP16, 26.8 ms with TensorRT FP32 and 66.0 
            
1273
ms with PyTorch FP32. Note: accuracy was measured when training 
1273
ms with PyTorch FP32. Note: accuracy was measured when training 
            
1274
finished on 2026-07-29 and independently reproduced in FP32 on 
1274
finished on 2026-07-29 and independently reproduced in FP32 on 
            
1275
2026-10-22 (difference below 0.0001); mAP is computed over every pixel 
1275
2026-10-22 (difference below 0.0001); mAP is computed over every pixel 
            
1276
of the test set.",
1276
of the test set.",
            
1277
  "nchu_text_dataset_performance_result_outout_type": 
1277
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1278
"\u9010\u50cf\u7d20\u5206\u985e\uff08pixel-wise semantic 
1278
"\u9010\u50cf\u7d20\u5206\u985e\uff08pixel-wise semantic 
            
1279
segmentation\uff09\uff0c\u5171 5 
1279
segmentation\uff09\uff0c\u5171 5 
            
1280
u4f5c\uff0f\u975e\u7a3b\u4f5c\u4e8c\u5143\u8f14\u52a9\u5716\uff08paddy 
1280
u4f5c\uff0f\u975e\u7a3b\u4f5c\u4e8c\u5143\u8f14\u52a9\u5716\uff08paddy 
            
1281
6279\u6b21\u5f71\u50cf\u4e4b\u8655\u7406\u6642\u9593\u8868\u793a\u3002  
1281
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1282
Pixel-wise semantic segmentation with 5 classes (background, normal 
1282
Pixel-wise semantic segmentation with 5 classes (background, normal 
            
1283
rice, road, ridge, lodged rice), plus an auxiliary binary paddy / 
1283
rice, road, ridge, lodged rice), plus an auxiliary binary paddy / 
            
1284
non-paddy map (paddy mask). Inference speed is reported as the 
1284
non-paddy map (paddy mask). Inference speed is reported as the 
            
1285
processing time per image or per batch.",
1285
processing time per image or per batch.",
            
1286
  "nchu_text_dataset_performance_result_type": 
1286
  "nchu_text_dataset_performance_result_type": 
            
1287
5e\u5225\uff09\uff0c\u4ee5\u53ca\u63a8\u8ad6\u5ef6\u9072\uff08latency, 
1287
5e\u5225\uff09\uff0c\u4ee5\u53ca\u63a8\u8ad6\u5ef6\u9072\uff08latency, 
            
1288
1\u50cf\u6578\uff08FPS\uff09\u8207\u8a18\u61b6\u9ad4\u7528\u91cf\u3002  
1288
1\u50cf\u6578\uff08FPS\uff09\u8207\u8a18\u61b6\u9ad4\u7528\u91cf\u3002  
            
1289
Pixel accuracy (PA), mean intersection over union (mIoU), precision, 
1289
Pixel accuracy (PA), mean intersection over union (mIoU), precision, 
            
1290
recall, F1-score and AP / mAP (5-class mean and per class), plus 
1290
recall, F1-score and AP / mAP (5-class mean and per class), plus 
            
1291
inference latency (ms), throughput (FPS) and memory usage.",
1291
inference latency (ms), throughput (FPS) and memory usage.",
            
1292
  "nchu_text_dataset_provider_email": "cloudtseng@aipal.dev",
1292
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1293
  "nchu_text_dataset_provider_name": "\u66fe\u4fe1\u9d3b",
1293
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1294
  "nchu_text_dataset_provider_tel": "04-22840440-305",
1294
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1295
  "nchu_text_dataset_serial": "20260929164157",
1295
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1296
  "nchu_text_dataset_source": "\u6539\u4f5c",
1296
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1297
  "nchu_text_dataset_title_eng": "EffiRLD: High-Efficiency UAV Rice 
1297
  "nchu_text_dataset_title_eng": "EffiRLD: High-Efficiency UAV Rice 
            
1298
Lodging Recognition Model",
1298
Lodging Recognition Model",
            
1299
  "nchu_text_dataset_training_capacity": "8.12 MB",
1299
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1300
  "nchu_text_dataset_training_cpu_model": "Intel(R) Xeon(R) w5-3425",
1300
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1301
  "nchu_text_dataset_training_cpu_num": "10",
1301
  "nchu_text_dataset_training_cpu_num": "10",
            
1302
  "nchu_text_dataset_training_gpu_model": "NVIDIA RTX 6000 Ada",
1302
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1303
  "nchu_text_dataset_training_gpu_num": "1",
1303
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1304
  "nchu_text_dataset_training_mark_datatype": 
1304
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1305
"\u50cf\u7d20\u5206\u5272 (pixel-wise segmentation)",
1305
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1306
  "nchu_text_dataset_training_mark_source": 
1306
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1307
"\u5f71\u50cf\u6a94\u6848",
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1308
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1308
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1309
  "nchu_text_dataset_training_memory_usage": "6GB (GPU), 13GB (Host)",
1309
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1310
  "nchu_text_dataset_training_ref_filetype": 
1310
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1311
"HDF5\uff08\u5716\u78da\u8207\u6a19\u7c64\u5c01\u88dd\u6a94\uff09",
1311
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1312
  "nchu_text_dataset_training_ref_id": 
1312
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1313
"85fa2fcf-ae3c-4691-9d42-11be3236e4bf",
1313
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1314
  "nchu_text_dataset_training_ref_obtain_method": 
1314
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1315
"\u81ea\u884c\u7522\u751f",
1315
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1316
  "nchu_text_dataset_training_ref_privaricy": 
1316
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1317
f2\u9032\u884c\u53bb\u8b58\u5225\u5316\u6a21\u7cca\u8655\u7406\u3002",
1317
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1318
  "nchu_text_dataset_training_result": 
1318
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1319
"\u4ee5\u6700\u4f73\u6b0a\u91cd\uff08\u7b2c 28 \u500b 
1319
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1320
epoch\uff09\u65bc\u8a13\u7df4\u96c6 3,430 \u5f35 512\u00d7512 
1320
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1321
recall=92.09%\u3001F1=91.96%\uff08\u4e94\u985e\u5e73\u5747\uff09\u3002 
1321
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1322
\u5404\u985e\u5225 IoU\uff0fF1\uff1a\u80cc\u666f 
1322
\u5404\u985e\u5225 IoU\uff0fF1\uff1a\u80cc\u666f 
            
1323
91.75%\uff0f95.70%\u3001\u6b63\u5e38\u7a3b 
1323
91.75%\uff0f95.70%\u3001\u6b63\u5e38\u7a3b 
            
1324
95.11%\uff0f97.49%\u3001\u9053\u8def 
1324
95.11%\uff0f97.49%\u3001\u9053\u8def 
            
1325
70.00%\uff0f82.35%\u3001\u7530\u57c2 
1325
70.00%\uff0f82.35%\u3001\u7530\u57c2 
            
1326
93.00%\uff0f96.37%\u3001\u5012\u4f0f\u7a3b 78.42%\uff0f87.90%\u3002 
1326
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1327
\u8a13\u7df4\u640d\u5931\u7531\u7b2c 1 \u500b epoch \u7684 1.117 
1327
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1328
\u964d\u81f3\u7b2c 28 \u500b epoch \u7684 0.272\uff08focal 
1328
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1329
0.086\u3001dice 0.169\u3001BCE 0.033\uff09\u3002 
1329
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1330
\u8a13\u7df4\u8a2d\u5b9a\uff1a\u5b78\u7fd2\u7387 5e-4\uff08cosine 
1330
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1331
\u6392\u7a0b\uff0c\u524d 15 \u500b epochs warmup\uff09\u3001batch size 
1331
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1332
8\u7cbe\u5ea6\u8a13\u7df4\uff08AMP\uff09\uff1b\u8a2d\u5b9a\u4e0a\u9650 
1332
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1333
200 epochs 
1333
200 epochs 
            
1334
\u4e26\u555f\u7528\u63d0\u524d\u505c\u6b62\u6a5f\u5236\uff08patience 
1334
\u4e26\u555f\u7528\u63d0\u524d\u505c\u6b62\u6a5f\u5236\uff08patience 
            
1335
10\uff09\uff0c\u5be6\u969b\u8a13\u7df4 37 \u500b epochs\u3002  
1335
10\uff09\uff0c\u5be6\u969b\u8a13\u7df4 37 \u500b epochs\u3002  
            
1336
Evaluated with the best checkpoint (epoch 28) on the 3,430 training 
1336
Evaluated with the best checkpoint (epoch 28) on the 3,430 training 
            
1337
tiles of 512\u00d7512: PA = 95.13%, mIoU = 85.65%, precision = 91.85%, 
1337
tiles of 512\u00d7512: PA = 95.13%, mIoU = 85.65%, precision = 91.85%, 
            
1338
recall = 92.09%, F1 = 91.96% (5-class mean). Per-class IoU / F1: 
1338
recall = 92.09%, F1 = 91.96% (5-class mean). Per-class IoU / F1: 
            
1339
background 91.75% / 95.70%, normal rice 95.11% / 97.49%, road 70.00% / 
1339
background 91.75% / 95.70%, normal rice 95.11% / 97.49%, road 70.00% / 
            
1340
82.35%, ridge 93.00% / 96.37%, lodged rice 78.42% / 87.90%. The 
1340
82.35%, ridge 93.00% / 96.37%, lodged rice 78.42% / 87.90%. The 
            
1341
training loss fell from 1.117 at epoch 1 to 0.272 at epoch 28 (focal 
1341
training loss fell from 1.117 at epoch 1 to 0.272 at epoch 28 (focal 
            
1342
0.086, Dice 0.169, BCE 0.033). Training setup: learning rate 5e-4 
1342
0.086, Dice 0.169, BCE 0.033). Training setup: learning rate 5e-4 
            
1343
(cosine schedule with 15 warm-up epochs), batch size 16, automatic 
1343
(cosine schedule with 15 warm-up epochs), batch size 16, automatic 
            
1344
mixed precision (AMP); at most 200 epochs with early stopping 
1344
mixed precision (AMP); at most 200 epochs with early stopping 
            
1345
(patience 10); training stopped after 37 epochs.",
1345
(patience 10); training stopped after 37 epochs.",
            
1346
  "nchu_text_dataset_training_result_outout_type": 
1346
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1347
"\u9010\u50cf\u7d20\u5206\u985e\uff08pixel-wise semantic 
1347
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1348
segmentation\uff09\uff0c\u5171 5 
1348
segmentation\uff09\uff0c\u5171 5 
            
1349
u4f5c\uff0f\u975e\u7a3b\u4f5c\u4e8c\u5143\u8f14\u52a9\u5716\uff08paddy 
1349
u4f5c\uff0f\u975e\u7a3b\u4f5c\u4e8c\u5143\u8f14\u52a9\u5716\uff08paddy 
            
1350
mask\uff09\u3002  Pixel-wise semantic segmentation with 5 classes 
1350
mask\uff09\u3002  Pixel-wise semantic segmentation with 5 classes 
            
1351
(background, normal rice, road, ridge, lodged rice), plus an auxiliary 
1351
(background, normal rice, road, ridge, lodged rice), plus an auxiliary 
            
1352
binary paddy / non-paddy map (paddy mask).",
1352
binary paddy / non-paddy map (paddy mask).",
            
1353
  "nchu_text_dataset_training_result_type": 
1353
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1354
u985e\u5225\uff09\uff0c\u4ee5\u53ca\u8a13\u7df4\u640d\u5931\uff08Focal 
1354
u985e\u5225\uff09\uff0c\u4ee5\u53ca\u8a13\u7df4\u640d\u5931\uff08Focal 
            
1355
loss + Dice loss + BCE loss\uff09\u3002  Pixel accuracy (PA), mean 
1355
loss + Dice loss + BCE loss\uff09\u3002  Pixel accuracy (PA), mean 
            
1356
intersection over union (mIoU), precision, recall and F1-score 
1356
intersection over union (mIoU), precision, recall and F1-score 
            
1357
(5-class mean and per class), plus the training loss (focal loss + 
1357
(5-class mean and per class), plus the training loss (focal loss + 
            
1358
Dice loss + BCE loss).",
1358
Dice loss + BCE loss).",
            
1359
  "nchu_text_dataset_try_out_resource": "",
1359
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1360
  "nchu_text_dataset_verify_capacity": "8.12 MB",
1360
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1361
  "nchu_text_dataset_verify_cpu_model": "Intel(R) Xeon(R) w5-3425",
1361
  "nchu_text_dataset_verify_cpu_model": "Intel(R) Xeon(R) w5-3425",
            
1362
  "nchu_text_dataset_verify_cpu_num": "10",
1362
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1363
  "nchu_text_dataset_verify_gpu_model": "NVIDIA RTX 6000 Ada",
1363
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1364
  "nchu_text_dataset_verify_gpu_num": "1",
1364
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1365
  "nchu_text_dataset_verify_mark_datatype": "\u50cf\u7d20\u5206\u5272 
1365
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1366
(pixel-wise segmentation)",
1366
(pixel-wise segmentation)",
            
1367
  "nchu_text_dataset_verify_mark_source": "\u5f71\u50cf\u6a94\u6848",
1367
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1368
  "nchu_text_dataset_verify_mark_source_file": "",
1368
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1369
  "nchu_text_dataset_verify_memory_usage": "6GB (GPU), 13GB (Host)",
1369
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1370
  "nchu_text_dataset_verify_ref_filetype": 
1370
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1371
"HDF5\uff08\u5716\u78da\u8207\u6a19\u7c64\u5c01\u88dd\u6a94\uff09",
1371
"HDF5\uff08\u5716\u78da\u8207\u6a19\u7c64\u5c01\u88dd\u6a94\uff09",
            
1372
  "nchu_text_dataset_verify_ref_id": 
1372
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1373
"85fa2fcf-ae3c-4691-9d42-11be3236e4bf",
1373
"85fa2fcf-ae3c-4691-9d42-11be3236e4bf",
            
1374
  "nchu_text_dataset_verify_ref_obtain_method": 
1374
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1375
"\u81ea\u884c\u7522\u751f",
1375
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1376
  "nchu_text_dataset_verify_ref_privaricy": 
1376
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1377
f2\u9032\u884c\u53bb\u8b58\u5225\u5316\u6a21\u7cca\u8655\u7406\u3002",
1377
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1378
  "nchu_text_dataset_verify_result": 
1378
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1379
9a\u4e82\u6578\u7a2e\u5b50\uff0842\uff09\u96a8\u6a5f\u5207\u51fa\u4e4b 
1379
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1380
20%\uff0c\u5171 858 \u5f35 512\u00d7512 
1380
20%\uff0c\u5171 858 \u5f35 512\u00d7512 
            
1381
66f4\u65b0\uff0c\u7528\u65bc\u6311\u9078\u6700\u4f73\u6b0a\u91cd\u3002 
1381
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1382
\u6700\u4f73\u6b0a\u91cd\uff08\u7b2c 28 \u500b 
1382
\u6700\u4f73\u6b0a\u91cd\uff08\u7b2c 28 \u500b 
            
1383
.33%\uff08\u4e94\u985e\u5e73\u5747\uff09\uff0c\u9a57\u8b49\u640d\u5931 
1383
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1384
0.260\u3002 \u5404\u985e\u5225 IoU\uff0fF1\uff1a\u80cc\u666f 
1384
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1385
90.25%\uff0f94.88%\u3001\u6b63\u5e38\u7a3b 
1385
90.25%\uff0f94.88%\u3001\u6b63\u5e38\u7a3b 
            
1386
93.93%\uff0f96.87%\u3001\u9053\u8def 
1386
93.93%\uff0f96.87%\u3001\u9053\u8def 
            
1387
64.86%\uff0f78.68%\u3001\u7530\u57c2 
1387
64.86%\uff0f78.68%\u3001\u7530\u57c2 
            
1388
89.75%\uff0f94.60%\u3001\u5012\u4f0f\u7a3b 76.39%\uff0f86.61%\u3002 
1388
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1389
8a66\u96c6\u4e4b\u6548\u80fd\u91cf\u6e2c\u7d50\u679c\u70ba\u6e96\u3002  
1389
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1390
The validation set is a random 20% split of the training data (fixed 
1390
The validation set is a random 20% split of the training data (fixed 
            
1391
seed 42): 858 tiles of 512\u00d7512 that are not used for weight 
1391
seed 42): 858 tiles of 512\u00d7512 that are not used for weight 
            
1392
updates and serve to select the best checkpoint. Best checkpoint 
1392
updates and serve to select the best checkpoint. Best checkpoint 
            
1393
(epoch 28): PA = 93.97%, mIoU = 83.04%, precision = 90.87%, recall = 
1393
(epoch 28): PA = 93.97%, mIoU = 83.04%, precision = 90.87%, recall = 
            
1394
89.83%, F1 = 90.33% (5-class mean); validation loss 0.260. Per-class 
1394
89.83%, F1 = 90.33% (5-class mean); validation loss 0.260. Per-class 
            
1395
IoU / F1: background 90.25% / 94.88%, normal rice 93.93% / 96.87%, 
1395
IoU / F1: background 90.25% / 94.88%, normal rice 93.93% / 96.87%, 
            
1396
road 64.86% / 78.68%, ridge 89.75% / 94.60%, lodged rice 76.39% / 
1396
road 64.86% / 78.68%, ridge 89.75% / 94.60%, lodged rice 76.39% / 
            
1397
86.61%. Note: the split is random at tile level, so validation tiles 
1397
86.61%. Note: the split is random at tile level, so validation tiles 
            
1398
may come from the same source images as training tiles and these 
1398
may come from the same source images as training tiles and these 
            
1399
metrics are optimistic. Use the independent test set (performance 
1399
metrics are optimistic. Use the independent test set (performance 
            
1400
measurement) to judge generalization.",
1400
measurement) to judge generalization.",
            
1401
  "nchu_text_dataset_verify_result_outout_type": 
1401
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1402
"\u9010\u50cf\u7d20\u5206\u985e\uff08pixel-wise semantic 
1402
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1403
segmentation\uff09\uff0c\u5171 5 
1403
segmentation\uff09\uff0c\u5171 5 
            
1404
u4f5c\uff0f\u975e\u7a3b\u4f5c\u4e8c\u5143\u8f14\u52a9\u5716\uff08paddy 
1404
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1405
mask\uff09\u3002  Pixel-wise semantic segmentation with 5 classes 
1405
mask\uff09\u3002  Pixel-wise semantic segmentation with 5 classes 
            
1406
(background, normal rice, road, ridge, lodged rice), plus an auxiliary 
1406
(background, normal rice, road, ridge, lodged rice), plus an auxiliary 
            
1407
binary paddy / non-paddy map (paddy mask).",
1407
binary paddy / non-paddy map (paddy mask).",
            
1408
  "nchu_text_dataset_verify_result_type": 
1408
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1409
5404\u985e\u5225\uff09\uff0c\u4ee5\u53ca\u9a57\u8b49\u640d\u5931\u3002  
1409
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1410
Pixel accuracy (PA), mean intersection over union (mIoU), precision, 
1410
Pixel accuracy (PA), mean intersection over union (mIoU), precision, 
            
1411
recall and F1-score (5-class mean and per class), plus the validation 
1411
recall and F1-score (5-class mean and per class), plus the validation 
            
1412
loss.",
1412
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1413
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1414
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1415
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1419
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1423
  "notes": 
1423
  "notes": 
            
1424
upload/RiceLodging/Model/EffiRLD_lodg01_summary.png)\r\n\r\n**EffiRLD: 
1424
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1425
High-Efficiency UAV Rice Lodging Recognition 
1425
High-Efficiency UAV Rice Lodging Recognition 
            
1426
Model**\r\n\r\n\u672c\u6a21\u578b\u6e90\u81eaEDANet\uff08Efficient 
1426
Model**\r\n\r\n\u672c\u6a21\u578b\u6e90\u81eaEDANet\uff08Efficient 
            
1427
Dense Modules of Asymmetric 
1427
Dense Modules of Asymmetric 
            
1428
u50cf\u7d20\u7684\u6c34\u7a3b\u5012\u4f0f\u8fa8\u8b58\u3002\r\n\r\n### 
1428
u50cf\u7d20\u7684\u6c34\u7a3b\u5012\u4f0f\u8fa8\u8b58\u3002\r\n\r\n### 
            
1429
\u6a21\u578b\u7279\u8272\r\n- **\u8f15\u91cf\u5316**\uff1a\u50c5 
1429
\u6a21\u578b\u7279\u8272\r\n- **\u8f15\u91cf\u5316**\uff1a\u50c5 
            
1430
683,622 \u500b\u53c3\u6578\uff08\u7d04 0.68 
1430
683,622 \u500b\u53c3\u6578\uff08\u7d04 0.68 
            
1431
M\uff09\uff0c\u6a21\u578b\u6b0a\u91cd\u7d04 2.7 MB\u3002\r\n- 
1431
M\uff09\uff0c\u6a21\u578b\u6b0a\u91cd\u7d04 2.7 MB\u3002\r\n- 
            
1432
**\u898f\u5247\u7d04\u675f\u591a\u4efb\u52d9\u5b78\u7fd2\uff08RBMTL, 
1432
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1433
Rule-Based Multi-Task 
1433
Rule-Based Multi-Task 
            
1434
u975e\u7a3b\u7530\u5340\u57df\u88ab\u5224\u70ba\u5012\u4f0f\u3002\r\n- 
1434
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1435
**\u53ef\u908a\u7de3\u90e8\u7f72**\uff1a\u7d93 TensorRT 
1435
**\u53ef\u908a\u7de3\u90e8\u7f72**\uff1a\u7d93 TensorRT 
            
1436
\u52a0\u901f\u5f8c\uff0c\u53ef\u5728 NVIDIA Jetson 
1436
\u52a0\u901f\u5f8c\uff0c\u53ef\u5728 NVIDIA Jetson 
            
1437
u908a\u7de3\u88dd\u7f6e\u4e0a\u5373\u6642\u63a8\u8ad6\u3002\r\n\r\n### 
1437
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1438
\u8f38\u5165\u8207\u8f38\u51fa\r\n- **\u8f38\u5165**\uff1aRGB 
1438
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1439
\u4e09\u901a\u9053\u5f71\u50cf\uff0c\u908a\u9577\u70ba 8 
1439
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1440
\u7684\u500d\u6578\uff08\u8a13\u7df4\u5716\u78da 
1440
\u7684\u500d\u6578\uff08\u8a13\u7df4\u5716\u78da 
            
1441
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1441
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1442
**\u524d\u8655\u7406**\uff1a\u50cf\u7d20\u503c\u9664\u4ee5 255 
1442
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1443
\u5f8c\uff0c\u4ee5 mean = std = 0.5 \u6b63\u898f\u5316\u81f3 -1 \u5230 
1443
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1444
1\u3002\r\n- 
1444
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1445
**\u8f38\u51fa**\uff1a\u9010\u50cf\u7d20\u985e\u5225\u5716\uff0c0 
1445
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1446
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1446
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1447
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1447
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1448
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1448
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1449
512\u00d7512 \u5716\u78da\uff09\r\n- 
1449
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1450
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1450
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1451
\u5e73\u5747\u4ea4\u4f75\u6bd4\uff08mIoU\uff09\uff1a78.56%\r\n- 
1451
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1452
\u5012\u4f0f\u7a3b F1\uff0fIoU\uff1a85.17%\uff0f74.17%\r\n- 
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1453
\u6b63\u5e38\u7a3b F1\uff0fIoU\uff1a96.77%\uff0f93.74%\r\n- 
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1454
\u63a8\u8ad6\u901f\u5ea6\uff08512\u00d7512\uff0cFP32\uff0cbatch 
1454
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1455
1\uff09\uff1aNVIDIA RTX 5000 Ada \u6bcf\u5f35 3.39 ms\uff08\u7d04 295 
1455
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1456
FPS\uff09\uff1bAMD Threadripper 9960X CPU \u6bcf\u5f35 37.9 
1456
FPS\uff09\uff1bAMD Threadripper 9960X CPU \u6bcf\u5f35 37.9 
            
1457
ms\uff08\u7d04 26 FPS\uff09\r\n- 
1457
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1458
\u908a\u7de3\u88dd\u7f6e\uff081536\u00d71536\uff0cbatch 
1458
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1459
1\uff09\uff1aNVIDIA Jetson T5000 \u4ee5 TensorRT FP16 
1459
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1460
\u6bcf\u5f35\u7d04 20.2 ms\uff08\u7d04 49 FPS\uff09\r\n\r\n### 
1460
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1461
\u5feb\u901f\u4f7f\u7528\r\n- 
1461
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1462
\u5b89\u88dd\u76f8\u4f9d\u5957\u4ef6\uff1apip install torch numpy 
1462
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1463
Pillow\r\n- 
1463
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1464
\u9a57\u8b49\u6b0a\u91cd\u8207\u6a21\u578b\u5b9a\u7fa9\uff1apython 
1464
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1465
selftest.py\r\n- 
1465
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1466
5f71\u50cf\u6216\u6574\u500b\u8cc7\u6599\u593e\u63a8\u8ad6\uff1apython 
1466
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1467
predict.py --input \u5f71\u50cf\u6216\u8cc7\u6599\u593e\u8def\u5f91 
1467
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1468
--output out --overlay\r\n- 
1468
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1469
6b63\u5c04\u5f71\u50cf\uff08\u6ed1\u52d5\u8996\u7a97\uff09\uff1apython 
1469
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1470
predict.py --input ortho.tif --output out --tile 512 --overlap 64\r\n- 
1470
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1471
\u4e5f\u53ef\u4f7f\u7528\u5957\u4ef6\u5167\u7684 
1471
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1472
Dockerfile\u3001env/environment.yml\uff08conda\uff09\u6216 
1472
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1473
apptainer.def\uff08Apptainer\uff09\u5efa\u7acb\u74b0\u5883\uff08\u542b 
1473
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1474
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1474
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1475
\u5b8c\u6574\u8aaa\u660e\u8acb\u898b\u5957\u4ef6\u5167\u7684 
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1476
README.zh-TW.md\uff08\u7e41\u9ad4\u4e2d\u6587\uff09\u6216 
1476
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1477
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1477
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1478
\u9069\u7528\u7bc4\u570d\u8207\u9650\u5236\r\n- 
1478
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1479
\u8a13\u7df4\u8cc7\u6599\u70ba 2019 \u5e74 5 
1479
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1482
IoU 67.0%\u300168.8%\uff09\u3002\r\n- 
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1483
u4ecd\u61c9\u7531\u52d8\u707d\u4eba\u54e1\u8907\u6838\u3002\r\n\r\n### 
1483
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1484
English Overview\r\nEffiRLD is a lightweight semantic segmentation 
1484
English Overview\r\nEffiRLD is a lightweight semantic segmentation 
            
1485
model improved from EDANet (Efficient Dense Modules of Asymmetric 
1485
model improved from EDANet (Efficient Dense Modules of Asymmetric 
            
1486
Convolution) and implemented in PyTorch. It performs pixel-wise rice 
1486
Convolution) and implemented in PyTorch. It performs pixel-wise rice 
            
1487
lodging recognition on UAV visible-light (RGB) orthophotos.\r\n\r\n### 
1487
lodging recognition on UAV visible-light (RGB) orthophotos.\r\n\r\n### 
            
1488
Key Features\r\n- **Lightweight**: only 683,622 parameters (about 0.68 
1488
Key Features\r\n- **Lightweight**: only 683,622 parameters (about 0.68 
            
1489
M); the model weights take about 2.7 MB.\r\n- **Rule-based multi-task 
1489
M); the model weights take about 2.7 MB.\r\n- **Rule-based multi-task 
            
1490
learning (RBMTL)**: a dedicated paddy / non-paddy branch gates two 
1490
learning (RBMTL)**: a dedicated paddy / non-paddy branch gates two 
            
1491
fine-grained heads with its probability. Inside paddy areas the model 
1491
fine-grained heads with its probability. Inside paddy areas the model 
            
1492
chooses between normal and lodged rice; outside them it chooses among 
1492
chooses between normal and lodged rice; outside them it chooses among 
            
1493
background, road and ridge. By design, roads, ridges and other 
1493
background, road and ridge. By design, roads, ridges and other 
            
1494
non-paddy areas cannot be labeled as lodging.\r\n- **Edge-ready**: 
1494
non-paddy areas cannot be labeled as lodging.\r\n- **Edge-ready**: 
            
1495
accelerated with TensorRT, it runs in real time on NVIDIA Jetson edge 
1495
accelerated with TensorRT, it runs in real time on NVIDIA Jetson edge 
            
1496
devices.\r\n\r\n### Input and Output\r\n- **Input**: 3-channel RGB 
1496
devices.\r\n\r\n### Input and Output\r\n- **Input**: 3-channel RGB 
            
1497
image whose sides are multiples of 8 (training tiles are 
1497
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1498
512\u00d7512); large orthophotos are processed with a sliding 
1498
512\u00d7512); large orthophotos are processed with a sliding 
            
1499
window.\r\n- **Preprocessing**: pixel values are divided by 255 and 
1499
window.\r\n- **Preprocessing**: pixel values are divided by 255 and 
            
1500
normalized with mean = std = 0.5 to the range -1 to 1.\r\n- 
1500
normalized with mean = std = 0.5 to the range -1 to 1.\r\n- 
            
1501
**Output**: per-pixel class map with 0 background, 1 normal rice, 2 
1501
**Output**: per-pixel class map with 0 background, 1 normal rice, 2 
            
1502
road, 3 ridge, 4 lodged rice.\r\n\r\n### Performance (independent test 
1502
road, 3 ridge, 4 lodged rice.\r\n\r\n### Performance (independent test 
            
1503
set, 2,176 tiles of 512\u00d7512)\r\n- Pixel accuracy (PA): 
1503
set, 2,176 tiles of 512\u00d7512)\r\n- Pixel accuracy (PA): 
            
1504
93.42%\r\n- Mean intersection over union (mIoU): 78.56%\r\n- Lodged 
1504
93.42%\r\n- Mean intersection over union (mIoU): 78.56%\r\n- Lodged 
            
1505
rice F1 / IoU: 85.17% / 74.17%\r\n- Normal rice F1 / IoU: 96.77% / 
1505
rice F1 / IoU: 85.17% / 74.17%\r\n- Normal rice F1 / IoU: 96.77% / 
            
1506
93.74%\r\n- Inference speed (512\u00d7512, FP32, batch 1): 3.39 ms per 
1506
93.74%\r\n- Inference speed (512\u00d7512, FP32, batch 1): 3.39 ms per 
            
1507
tile on an NVIDIA RTX 5000 Ada (about 295 FPS); 37.9 ms per tile on an 
1507
tile on an NVIDIA RTX 5000 Ada (about 295 FPS); 37.9 ms per tile on an 
            
1508
AMD Threadripper 9960X CPU (about 26 FPS)\r\n- Edge device 
1508
AMD Threadripper 9960X CPU (about 26 FPS)\r\n- Edge device 
            
1509
(1536\u00d71536, batch 1): about 20.2 ms per image on an NVIDIA Jetson 
1509
(1536\u00d71536, batch 1): about 20.2 ms per image on an NVIDIA Jetson 
            
1510
T5000 with TensorRT FP16 (about 49 FPS)\r\n\r\n### Quick Start\r\n- 
1510
T5000 with TensorRT FP16 (about 49 FPS)\r\n\r\n### Quick Start\r\n- 
            
1511
Install dependencies: pip install torch numpy Pillow\r\n- Verify the 
1511
Install dependencies: pip install torch numpy Pillow\r\n- Verify the 
            
1512
weights and model definition: python selftest.py\r\n- Predict a single 
1512
weights and model definition: python selftest.py\r\n- Predict a single 
            
1513
image or a whole folder: python predict.py --input path/to/images 
1513
image or a whole folder: python predict.py --input path/to/images 
            
1514
--output out --overlay\r\n- Large orthophotos (sliding window): python 
1514
--output out --overlay\r\n- Large orthophotos (sliding window): python 
            
1515
predict.py --input ortho.tif --output out --tile 512 --overlap 64\r\n- 
1515
predict.py --input ortho.tif --output out --tile 512 --overlap 64\r\n- 
            
1516
Docker, conda and Apptainer environments (including NVIDIA GPU 
1516
Docker, conda and Apptainer environments (including NVIDIA GPU 
            
1517
builds): Dockerfile, env/environment.yml and env/apptainer.def in the 
1517
builds): Dockerfile, env/environment.yml and env/apptainer.def in the 
            
1518
package\r\n- See README.md (English) or README.zh-TW.md (Traditional 
1518
package\r\n- See README.md (English) or README.zh-TW.md (Traditional 
            
1519
Chinese) in the package for full instructions\r\n\r\n### Scope and 
1519
Chinese) in the package for full instructions\r\n\r\n### Scope and 
            
1520
Limitations\r\n- The training data are visible-light orthophotos of a 
1520
Limitations\r\n- The training data are visible-light orthophotos of a 
            
1521
single rice crop season in Wufeng District, Taichung, Taiwan, captured 
1521
single rice crop season in Wufeng District, Taichung, Taiwan, captured 
            
1522
in May 2019. Before applying the model to other regions, seasons, 
1522
in May 2019. Before applying the model to other regions, seasons, 
            
1523
cultivars, flight altitudes or sensors, validate it on a small set of 
1523
cultivars, flight altitudes or sensors, validate it on a small set of 
            
1524
locally labeled data.\r\n- Thin, elongated objects such as roads and 
1524
locally labeled data.\r\n- Thin, elongated objects such as roads and 
            
1525
ridges are recognized less reliably (test IoU 67.0% and 68.8%).\r\n- 
1525
ridges are recognized less reliably (test IoU 67.0% and 68.8%).\r\n- 
            
1526
The model output is decision support only; damage assessments must be 
1526
The model output is decision support only; damage assessments must be 
            
1527
reviewed by field inspectors.",
1527
reviewed by field inspectors.",
            
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1534
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1535
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IoT \u8a2d\u5099\u5c0e\u5165\u5f71\u50cf\u5206\u6790\u8207 AI 
1536
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8853\u843d\u5730\u8207\u7522\u80fd\u63d0\u5347\u4e4b\u6548\u76ca\u3002  
1537
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1538
\r\n\r\n### \u6548\u76ca  \r\n 1. 
1538
\r\n\r\n### \u6548\u76ca  \r\n 1. 
            
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70ba\u91cd\u8981\u8fb2\u696d\u7814\u7a76\u57fa\u790e\u5efa\u8a2d\u3002  
1539
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\r\n 2. 
1540
\r\n 2. 
            
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9810\u6e2c\u8207\u9006\u5883\u98a8\u96aa\u9810\u8b66\u6a21\u5f0f\u3002  
1541
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\r\n 3. 
1542
\r\n 3. 
            
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1543
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1550
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1550
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1551
disaster damage assessment 
1551
disaster damage assessment 
            
1552
9\u751f\u9577\u9006\u5883\u6307\u6a19\u8207\u707d\u640d\u76e3\u6e2c)",
1552
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1570
PyTorch\u3001NumPy \u8207 Pillow 
            
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\u6a21\u578b\u6b0a\u91cd checkpoint-best.pth\uff08683,622 
1572
\u6a21\u578b\u6b0a\u91cd checkpoint-best.pth\uff08683,622 
            
1596
\u500b\u53c3\u6578\uff0c\u542b optimizer \u72c0\u614b\uff0c\u7d04 8.5 
1573
\u500b\u53c3\u6578\uff0c\u542b optimizer \u72c0\u614b\uff0c\u7d04 8.5 
            
1597
MB\uff09\r\n- \u63a8\u8ad6\u5957\u4ef6 edanet_eca 
1574
MB\uff09\r\n- \u63a8\u8ad6\u5957\u4ef6 edanet_eca 
            
1598
py\uff08\u81ea\u6211\u6aa2\u67e5\uff09\u3001evaluate_h5.py\uff08\u5728 
1575
py\uff08\u81ea\u6211\u6aa2\u67e5\uff09\u3001evaluate_h5.py\uff08\u5728 
            
1599
HDF5 \u6e2c\u8a66\u96c6\u4e0a\u91cd\u73fe\u6307\u6a19\uff09\r\n- 3 
1576
HDF5 \u6e2c\u8a66\u96c6\u4e0a\u91cd\u73fe\u6307\u6a19\uff09\r\n- 3 
            
1600
3001\u6a19\u8a3b\u8207\u53c3\u8003\u8f38\u51fa\uff08samples\uff09\r\n- 
1577
3001\u6a19\u8a3b\u8207\u53c3\u8003\u8f38\u51fa\uff08samples\uff09\r\n- 
            
1601
7df4\u8a2d\u5b9a\u8207\u6e2c\u8a66\u6307\u6a19\uff08configs\uff09\r\n- 
1578
7df4\u8a2d\u5b9a\u8207\u6e2c\u8a66\u6307\u6a19\uff08configs\uff09\r\n- 
            
1602
.def\uff08Apptainer\uff09\u3001env/requirements-pinned.txt\uff08Python 
1579
.def\uff08Apptainer\uff09\u3001env/requirements-pinned.txt\uff08Python 
            
1603
venv\uff0c\u56fa\u5b9a\u5be6\u6e2c\u7248\u672c\uff09\r\n- 
1580
venv\uff0c\u56fa\u5b9a\u5be6\u6e2c\u7248\u672c\uff09\r\n- 
            
1604
\u4f7f\u7528\u8aaa\u660e README.md\uff08\u82f1\u6587\uff09\u8207 
1581
\u4f7f\u7528\u8aaa\u660e README.md\uff08\u82f1\u6587\uff09\u8207 
            
1605
cff\u3001MANIFEST.sha256\r\n\r\n**\u5feb\u901f\u958b\u59cb**\r\n\r\n1. 
1582
cff\u3001MANIFEST.sha256\r\n\r\n**\u5feb\u901f\u958b\u59cb**\r\n\r\n1. 
            
1606
\u89e3\u58d3\u7e2e\u5f8c\u9032\u5165 OpenPack \u8cc7\u6599\u593e\r\n2. 
1583
\u89e3\u58d3\u7e2e\u5f8c\u9032\u5165 OpenPack \u8cc7\u6599\u593e\r\n2. 
            
1607
\u5b89\u88dd\u76f8\u4f9d\u5957\u4ef6\uff1apip install torch numpy 
1584
\u5b89\u88dd\u76f8\u4f9d\u5957\u4ef6\uff1apip install torch numpy 
            
1608
Pillow\r\n3. 
1585
Pillow\r\n3. 
            
1609
\u9a57\u8b49\u6b0a\u91cd\u8207\u6a21\u578b\u5b9a\u7fa9\uff1apython 
1586
\u9a57\u8b49\u6b0a\u91cd\u8207\u6a21\u578b\u5b9a\u7fa9\uff1apython 
            
1610
selftest.py\r\n4. \u63a8\u8ad6\uff1apython predict.py --input 
1587
selftest.py\r\n4. \u63a8\u8ad6\uff1apython predict.py --input 
            
1611
\u5f71\u50cf\u6216\u8cc7\u6599\u593e\u8def\u5f91 --output out 
1588
\u5f71\u50cf\u6216\u8cc7\u6599\u593e\u8def\u5f91 --output out 
            
1612
--overlay\r\n\r\n\u4e5f\u53ef\u4f9d README \u7b2c 2 \u7bc0\uff0c\u4ee5 
1589
--overlay\r\n\r\n\u4e5f\u53ef\u4f9d README \u7b2c 2 \u7bc0\uff0c\u4ee5 
            
1613
Docker\u3001conda \u6216 Apptainer 
1590
Docker\u3001conda \u6216 Apptainer 
            
1614
\u5efa\u7acb\u74b0\u5883\uff08\u542b NVIDIA GPU 
1591
\u5efa\u7acb\u74b0\u5883\uff08\u542b NVIDIA GPU 
            
1615
r\n\r\n**\u6548\u80fd**\uff08\u7368\u7acb\u6e2c\u8a66\u96c6\uff0c2,176 
1592
r\n\r\n**\u6548\u80fd**\uff08\u7368\u7acb\u6e2c\u8a66\u96c6\uff0c2,176 
            
1616
\u5f35 512\u00d7512 
1593
\u5f35 512\u00d7512 
            
1617
\u5716\u78da\uff09\uff1a\u50cf\u7d20\u6e96\u78ba\u7387 
1594
\u5716\u78da\uff09\uff1a\u50cf\u7d20\u6e96\u78ba\u7387 
            
1618
93.42%\u3001mIoU 78.56%\u3001\u5012\u4f0f\u7a3b F1-score 
1595
93.42%\u3001mIoU 78.56%\u3001\u5012\u4f0f\u7a3b F1-score 
            
1619
85.17%\u3002\r\n\r\n**\u6a94\u6848\u5b8c\u6574\u6027**\r\n\r\n- 
1596
85.17%\u3002\r\n\r\n**\u6a94\u6848\u5b8c\u6574\u6027**\r\n\r\n- 
            
1620
\u4e0b\u8f09\u5f8c\u8acb\u4ee5\u672c\u9801\u7684 SHA256SUMS.txt 
1597
\u4e0b\u8f09\u5f8c\u8acb\u4ee5\u672c\u9801\u7684 SHA256SUMS.txt 
            
1621
\u6bd4\u5c0d zip \u7684 SHA-256 \u96dc\u6e4a\u503c\r\n- 
1598
\u6bd4\u5c0d zip \u7684 SHA-256 \u96dc\u6e4a\u503c\r\n- 
            
1622
\u89e3\u58d3\u7e2e\u5f8c\uff0c\u65bc OpenPack 
1599
\u89e3\u58d3\u7e2e\u5f8c\uff0c\u65bc OpenPack 
            
1623
\u8cc7\u6599\u593e\u57f7\u884c sha256sum -c 
1600
\u8cc7\u6599\u593e\u57f7\u884c sha256sum -c 
            
1624
4ef6\u5167\u6bcf\u500b\u6a94\u6848\r\n\r\n**\u6388\u6b0a**\uff1aApache 
1601
4ef6\u5167\u6bcf\u500b\u6a94\u6848\r\n\r\n**\u6388\u6b0a**\uff1aApache 
            
1625
License 
1602
License 
            
1626
53ef\u5546\u7528\uff09\u3002\u518d\u6563\u5e03\u6642\u8acb\u4fdd\u7559 
1603
53ef\u5546\u7528\uff09\u3002\u518d\u6563\u5e03\u6642\u8acb\u4fdd\u7559 
            
1627
LICENSE \u8207 NOTICE\u3002\r\n\r\n---\r\n\r\n**EffiRLD model package 
1604
LICENSE \u8207 NOTICE\u3002\r\n\r\n---\r\n\r\n**EffiRLD model package 
            
1628
for inference (version lodg01)**\r\n\r\nA complete, self-contained 
1605
for inference (version lodg01)**\r\n\r\nA complete, self-contained 
            
1629
inference package. It unpacks into an OpenPack folder and runs with 
1606
inference package. It unpacks into an OpenPack folder and runs with 
            
1630
only PyTorch, NumPy and Pillow installed.\r\n\r\n**Contents**\r\n\r\n- 
1607
only PyTorch, NumPy and Pillow installed.\r\n\r\n**Contents**\r\n\r\n- 
            
1631
Model weights checkpoint-best.pth (683,622 parameters, including the 
1608
Model weights checkpoint-best.pth (683,622 parameters, including the 
            
1632
optimizer state, about 8.5 MB)\r\n- The edanet_eca inference package 
1609
optimizer state, about 8.5 MB)\r\n- The edanet_eca inference package 
            
1633
and command-line tools: predict.py (a single image, a whole folder, or 
1610
and command-line tools: predict.py (a single image, a whole folder, or 
            
1634
sliding-window inference on large orthophotos), selftest.py 
1611
sliding-window inference on large orthophotos), selftest.py 
            
1635
(self-check) and evaluate_h5.py (reproduces the test metrics on an 
1612
(self-check) and evaluate_h5.py (reproduces the test metrics on an 
            
1636
HDF5 test set)\r\n- Three test-set sample tiles with annotations and 
1613
HDF5 test set)\r\n- Three test-set sample tiles with annotations and 
            
1637
reference outputs (samples)\r\n- Training configuration and test 
1614
reference outputs (samples)\r\n- Training configuration and test 
            
1638
metrics (configs)\r\n- Environment files: Dockerfile (Docker), 
1615
metrics (configs)\r\n- Environment files: Dockerfile (Docker), 
            
1639
env/environment.yml (conda), env/apptainer.def (Apptainer) and 
1616
env/environment.yml (conda), env/apptainer.def (Apptainer) and 
            
1640
env/requirements-pinned.txt (Python venv, pinned to the tested 
1617
env/requirements-pinned.txt (Python venv, pinned to the tested 
            
1641
versions)\r\n- Usage guides README.md (English) and README.zh-TW.md 
1618
versions)\r\n- Usage guides README.md (English) and README.zh-TW.md 
            
1642
(Traditional Chinese), LICENSE, NOTICE, CITATION.cff and 
1619
(Traditional Chinese), LICENSE, NOTICE, CITATION.cff and 
            
1643
MANIFEST.sha256\r\n\r\n**Quick start**\r\n\r\n1. Unzip the file and 
1620
MANIFEST.sha256\r\n\r\n**Quick start**\r\n\r\n1. Unzip the file and 
            
1644
enter the OpenPack folder\r\n2. Install the dependencies: pip install 
1621
enter the OpenPack folder\r\n2. Install the dependencies: pip install 
            
1645
torch numpy Pillow\r\n3. Verify the weights and model definition: 
1622
torch numpy Pillow\r\n3. Verify the weights and model definition: 
            
1646
python selftest.py\r\n4. Run inference: python predict.py --input 
1623
python selftest.py\r\n4. Run inference: python predict.py --input 
            
1647
path/to/images --output out --overlay\r\n\r\nDocker, conda and 
1624
path/to/images --output out --overlay\r\n\r\nDocker, conda and 
            
1648
Apptainer environments (including NVIDIA GPU builds) are described in 
1625
Apptainer environments (including NVIDIA GPU builds) are described in 
            
1649
section 2 of the README.\r\n\r\n**Performance** (independent test set, 
1626
section 2 of the README.\r\n\r\n**Performance** (independent test set, 
            
1650
2,176 tiles of 512\u00d7512): pixel accuracy 93.42%, mIoU 78.56%, 
1627
2,176 tiles of 512\u00d7512): pixel accuracy 93.42%, mIoU 78.56%, 
            
1651
lodging F1-score 85.17%.\r\n\r\n**Integrity**\r\n\r\n- After 
1628
lodging F1-score 85.17%.\r\n\r\n**Integrity**\r\n\r\n- After 
            
1652
downloading, compare the SHA-256 hash of the zip with SHA256SUMS.txt 
1629
downloading, compare the SHA-256 hash of the zip with SHA256SUMS.txt 
            
1653
on this page\r\n- After unzipping, run sha256sum -c MANIFEST.sha256 
1630
on this page\r\n- After unzipping, run sha256sum -c MANIFEST.sha256 
            
1654
inside the OpenPack folder to check every file in the 
1631
inside the OpenPack folder to check every file in the 
            
1655
package\r\n\r\n**License**: Apache License 2.0 (commercial use 
1632
package\r\n\r\n**License**: Apache License 2.0 (commercial use 
            
1656
permitted). Keep LICENSE and NOTICE when redistributing.",
1633
permitted). Keep LICENSE and NOTICE when redistributing.",
            
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Apache License 2.0**\r\n\r\nThe code, model weights and sample images 
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Apache License 2.0**\r\n\r\nThe code, model weights and sample images 
            
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in this model package are licensed under the Apache License 2.0. This 
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in this model package are licensed under the Apache License 2.0. This 
            
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1682
file is the full license text and is identical to the LICENSE file 
            
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inside the package zip.\r\n\r\n**You may**\r\n\r\n- Use (including for 
            
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commercial purposes), modify and redistribute the work\r\n- Receive 
1684
commercial purposes), modify and redistribute the work\r\n- Receive 
            
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the patent license granted by the contributors for this work (Section 
1685
the patent license granted by the contributors for this work (Section 
            
1709
3)\r\n\r\n**You must**\r\n\r\n- Include a copy of this license and the 
1686
3)\r\n\r\n**You must**\r\n\r\n- Include a copy of this license and the 
            
1710
NOTICE file when redistributing\r\n- Retain all existing copyright, 
1687
NOTICE file when redistributing\r\n- Retain all existing copyright, 
            
1711
patent, trademark and attribution notices\r\n- Mark modified files 
1688
patent, trademark and attribution notices\r\n- Mark modified files 
            
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with prominent notices stating that you changed them\r\n\r\n**Please 
1689
with prominent notices stating that you changed them\r\n\r\n**Please 
            
1713
note**\r\n\r\n- The license does not grant permission to use 
1690
note**\r\n\r\n- The license does not grant permission to use 
            
1714
trademarks (Section 6)\r\n- The work is provided \"AS IS\" without 
1691
trademarks (Section 6)\r\n- The work is provided \"AS IS\" without 
            
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warranties, and the licensors are not liable for damages (Sections 7 
1692
warranties, and the licensors are not liable for damages (Sections 7 
            
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and 8)\r\n\r\nThis platform's license menu does not include 
1693
and 8)\r\n\r\nThis platform's license menu does not include 
            
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Apache-2.0, so the license field is set to \"Other (Open)\". The terms 
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Apache-2.0, so the license field is set to \"Other (Open)\". The terms 
            
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1733
checksums**\r\n\r\nSHA-256 hashes of the other three files on this 
            
1757
page (EffiRLD_lodg01_OpenPack.zip, EffiRLD_lodg01_summary.png and 
1734
page (EffiRLD_lodg01_OpenPack.zip, EffiRLD_lodg01_summary.png and 
            
1758
LICENSE.txt), used to confirm that your downloads are complete and 
1735
LICENSE.txt), used to confirm that your downloads are complete and 
            
1759
have not been tampered with.\r\n\r\n**How to verify** (put this file 
1736
have not been tampered with.\r\n\r\n**How to verify** (put this file 
            
1760
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in the same folder as the downloaded files)\r\n\r\n- Linux: sha256sum 
            
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(PowerShell): Get-FileHash FILENAME -Algorithm SHA256, then compare 
1740
(PowerShell): Get-FileHash FILENAME -Algorithm SHA256, then compare 
            
1764
the result with the value listed in this file\r\n\r\n**Why it 
1741
the result with the value listed in this file\r\n\r\n**Why it 
            
1765
matters**: the model weights are a PyTorch checkpoint, which is 
1742
matters**: the model weights are a PyTorch checkpoint, which is 
            
1766
restored with pickle when loaded, so a tampered file could carry 
1743
restored with pickle when loaded, so a tampered file could carry 
            
1767
malicious code. Only load files whose hashes match.",
1744
malicious code. Only load files whose hashes match.",
            
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1769
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1770
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1796
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1773
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1797
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1774
test_00663\uff0c2019 
            
1798
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\u7db2\u8def\u67b6\u69cb\u6d41\u7a0b\uff1aEDANet 
1776
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1800
4e3b\u5e79\u3001\u4e09\u500b\u4efb\u52d9\u5206\u652f\uff0c\u4ee5\u53ca 
1777
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1801
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1778
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1779
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1803
F1-score\uff09\u3001\u53c3\u6578\u91cf\uff0c\u4ee5\u53ca GPU 
1780
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1781
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1782
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1806
\u70ba NVIDIA RTX 5000 Ada\u3001512\u00d7512\u3001PyTorch 
1783
\u70ba NVIDIA RTX 5000 Ada\u3001512\u00d7512\u3001PyTorch 
            
1807
FP32\uff1b\u908a\u7de3\u88dd\u7f6e\u70ba NVIDIA Jetson 
1784
FP32\uff1b\u908a\u7de3\u88dd\u7f6e\u70ba NVIDIA Jetson 
            
1808
T5000\u30011536\u00d71536\u3001TensorRT 
1785
T5000\u30011536\u00d71536\u3001TensorRT 
            
1809
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1786
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1810
px\u3002\r\n\r\n---\r\n\r\n**EffiRLD model summary**\r\n\r\nThe model 
1787
px\u3002\r\n\r\n---\r\n\r\n**EffiRLD model summary**\r\n\r\nThe model 
            
1811
at a glance, from top to bottom:\r\n\r\n- Model name, version and 
1788
at a glance, from top to bottom:\r\n\r\n- Model name, version and 
            
1812
license\r\n- An example input image and its prediction (independent 
1789
license\r\n- An example input image and its prediction (independent 
            
1813
test-set tile test_00663, Wufeng, Taichung, 2019) with a five-class 
1790
test-set tile test_00663, Wufeng, Taichung, 2019) with a five-class 
            
1814
legend\r\n- The network architecture: EDANet backbone, three task 
1791
legend\r\n- The network architecture: EDANet backbone, three task 
            
1815
branches and the RBMTL rule-based fusion\r\n- Independent test-set 
1792
branches and the RBMTL rule-based fusion\r\n- Independent test-set 
            
1816
performance (pixel accuracy, mIoU, lodging F1-score), parameter count, 
1793
performance (pixel accuracy, mIoU, lodging F1-score), parameter count, 
            
1817
and inference speed on a GPU and an edge device\r\n- Backbone 
1794
and inference speed on a GPU and an edge device\r\n- Backbone 
            
1818
reference and license\r\n\r\nThe segmentation colors match the model 
1795
reference and license\r\n\r\nThe segmentation colors match the model 
            
1819
output: black is background, green is normal rice, gray is road, brown 
1796
output: black is background, green is normal rice, gray is road, brown 
            
1820
is ridge and red is lodged rice.\r\n\r\nInference speeds are measured 
1797
is ridge and red is lodged rice.\r\n\r\nInference speeds are measured 
            
1821
for a single image, model forward pass only: on the GPU, an NVIDIA RTX 
1798
for a single image, model forward pass only: on the GPU, an NVIDIA RTX 
            
1822
5000 Ada with 512\u00d7512 input in PyTorch FP32; on the edge device, 
1799
5000 Ada with 512\u00d7512 input in PyTorch FP32; on the edge device, 
            
1823
an NVIDIA Jetson T5000 with 1536\u00d71536 input in TensorRT 
1800
an NVIDIA Jetson T5000 with 1536\u00d71536 input in TensorRT 
            
1824
FP16.\r\n\r\nSize: 768 \u00d7 1664 px.",
1801
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