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深度学习推动的基坑施工无人机巡检效率提升策略分析

说明

深度学习模型的有效性依赖于大量的高质量数据。为确保模型的成功训练，需建立包含多种场景和条件下的基坑施工图像数据集。数据集的标注过程至关重要，通常需要人工对图像中的目标进行框选和分类，以便模型学习。随着无人机技术的发展，获取高分辨率图像变得更加容易，这为数据集的建立提供了便利条件。

模型的训练过程需要对数据进行预处理，包括图像归一化和数据增强等操作，以提高模型的泛化能力。在训练过程中，通过调整超参数、优化算法和损失函数等，逐步提升模型性能。常见的优化方法有随机梯度下降（SGD）、Adam优化