多模态和多尺度深度网络在地球观测数据的语义分割中的应用

Sep, 2016

多模态和多尺度深度网络在地球观测数据的语义分割中的应用

Semantic Segmentation of Earth Observation Data Using Multimodal and Multi-scale Deep Networks

Nicolas Audebert, Bertrand Le Saux, Sébastien Lefèvre

TL;DR本文研究了使用深度完全卷积神经网络（DFCNN）对地观测图像进行像素级场景标记。作者使用了变种的 SegNet 架构对城市区域的遥感数据进行训练，并研究了不同的准确语义分割方法。作者提出以下贡献：1）作者有效地将 DFCNN 从常规日常图像转移到遥感图像领域；2）作者引入了一个多核卷积层以便于对多个尺度上的预测进行快速聚合；3）作者使用残差校正对异构传感器（光学和激光）的数据进行融合。所提出的方法在 ISPRS Vaihingen 2D 语义标记数据集上改进了现有技术的准确率。

Abstract

This work investigates the use of deep fully convolutional neural networks (DFCNN) for pixel-wise scene labeling of earth observation images. Especially, we train a variant of the SegNet architecture on

deep fully convolutional neural networks earth observation images semantic segmentation remote sensing data multi-kernel convolutional layer

发现论文，激发创造

Beyond RGB: 基于多模态深度网络的高分辨率城市遥感技术

本文研究使用深度完全卷积网络来处理多模态多尺度遥感数据的语义标注，并采用有效的多尺度方法来提高语义标注的精度和深入研究数据的早期和后期融合方法，并在两个公共数据集上验证了我们的方法，表现出令人满意的结果。

Nov, 2017

基于深度神经网络的建筑轮廓分割多任务学习

本文研究了高分辨率遥感卫星图像中像素级预测方法的挑战，提出了一种新的级联多任务损失来保留语义分割边界。结果表明，不需要额外的后处理步骤，我们的方法在 Inria 航空图像标注数据集上优于现有技术 8.3％。

Sep, 2017

用完全卷积网络对高分辨率航空影像进行密集语义标注

本文介绍了一种应用深度卷积神经网络用于语义标签高分辨率遥感数据的方法，采用了全卷积网络和预训练卷积神经网络在卫星图像识别中得到了较好的应用效果。

Jun, 2016

使用深度学习进行多光谱遥感图像的语义分割算法

本研究使用深度卷积神经网络在多光谱影像语义分割上的状态使用，通过使用生成的合成图像代替真实的图像进行数据集初始化，成功地克服了多光谱影像数据标注不足的问题，并在新的 RIT-18 数据集上表现出最高水平作为未来工作的基础。

Mar, 2017

MetaSegNet: 基于元数据协同的视觉语言表示学习用于遥感图像语义分割

我们提出了一种基于视觉 - 语言表示学习的元数据协作多模态分割网络（MetaSegNet），该网络用于遥感图像的语义分割，并展示了卓越的泛化性能和与现有方法相竞争的准确性。

Dec, 2023

用于语义分割的融合注意力网络，在极高分辨率遥感图像中的应用

本文提出了一种多路径编码器结构来提取多路径输入的特征，多路径注意力融合块模块来融合多路径特征，以及细化注意力融合块模块来融合高层抽象特征和低层空间特征。同时，提出了一种新的卷积神经网络架构，名为注意力融合网络 (AFNet)。基于该 AFNet，在 ISPRS Vaihingen 2D 数据集上达到了 91.7% 的整体精度和 90.96% 的平均 F1 分数，在 ISPRS Potsdam 2D 数据集上达到了 92.1% 的整体精度和 93.44% 的平均 F1 分数，取得了最先进的性能。

May, 2021

深度卷积网络与全连接 CRF 的语义图像分割

该研究论文结合深度卷积神经网络和概率图模型的方法来解决像素级分类（语义图像分割）任务中深层网络往往无法精确定位目标分割的问题，并通过将深层网络的响应与全连接条件随机场相结合，提出了一种 DeepLab 系统。定量实验表明，该方法在 PASCAL VOC-2012 语义图像分割任务中，IOU 精度可达 71.6％。

Dec, 2014

利用地球观测和 OpenStreetMap 数据进行联合学习，以获取更快、更好的语义地图

本文探讨在地球观测图像语义标注中使用 OpenStreetMap 数据的潜力。作者在 ISPRS Potsdam 和 DFC2017 两个公共数据集上使用不同的架构并进行了实验，结果发现使用 OpenStreetMap 数据能够显著提高模型的精度和收敛速度，尤其是使用融合的架构和分层的细分。

May, 2017

使用深度学习对遥感影像植被进行语义分割

本文介绍了一种利用机器学习技术，结合公开遥感数据，使用卷积神经网络模型实现不同类植被的分离的方法，旨在解决处理遥感数据的效率问题。

Sep, 2022

使用深度卷积网络进行联合语义分割和深度估计

本研究采用多尺度卷积神经网络，提出一种单一 RGB 图像用于深度估计和语义分割的深度学习模型，该模型采用单一损失函数进行训练，同时使用完全连接的 CRF 捕捉语义和深度线索之间的上下文关系和交互作用，实现更精确的结果。在 NYUDepth V2 数据集上进行实验，该模型在语义分割方面表现优于最先进方法，在深度估计任务上实现可比较的结果。

Apr, 2016