亚利桑那州立大学 发布 Mars-Bench 数据集, 应用在 火星地质、机器学习 领域

亚利桑那州立大学 本次发布的数据集 Mars-Bench, Mars-Bench是一个全面的基准测试，旨在使用轨道和地表图像系统地评估机器学习模型在广泛的火星相关任务上的性能。该基准包括20个数据集，涵盖分类、分割和目标检测任务，重点关注火星科学中常见的地质特征，如陨石坑、火山锥、巨石和霜。数据集已标准化，并提供预训练模型的基线评估，旨在促进火星科学领域机器学习模型的发展和比较。

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