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基于深度学习的三维地质模型重建方法研究

前言

尽管深度学习在工程地质测绘中展示了巨大的潜力，但仍面临一些挑战。深度学习模型的训练需要大量标注数据，但在地质领域，高质量的标注数据往往难以获得。深度学习模型的可解释性较差，这对于一些关键的工程地质决策场景可能存在一定的风险。未来的研究可以通过半监督学习、迁移学习等方法，进一步提升模型的准确性和实用性。随着硬件计算能力的不断提高，深度学习技术有望在工程地质测绘中发挥更加重要的作用。

未来的深度学习模型将可能更加注重多模态数据的融合。通过将地质图像、遥感数据、勘测数据等多种数据进行结合，模型将能够提供更