Feb, 2018

利用带有上下文聚合的 ConvNet 进行卫星影像场景分类

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TL;DR本文提出了一种基于上下文聚合的卷积神经网络 (ConvNet) 的新型表达形式，即 ResNet-TP，它采用 ResNet 作为骨干网络，拥有两个路径，允许网络建模局部细节和区域上下文，实验结果表明，在 UCM Land Use 和 NWPU-RESISC45 两个场景分类数据集上，相比现有最先进的方法，提出的机制取得了显着的改进。
scene classificationremote sensing imageryconvnetresnetcontext aggregation
发现论文，激发创造
  • 语义感知场景识别

    该论文提出了一种基于多模式 CNN 的场景识别新方法，结合图像和上下文信息，通过注意力机制来强化学习和增强场景的辨别能力，实验证明该方法性能超过所有现有的先进方法，并显著减少了网络参数。

    Sep, 2019

  • 卷积神经网络在遥感图像土地利用分类中的应用

    本研究旨在探讨使用卷积神经网络对遥感场景进行语义分类的方法，通过采用 CaffeNet 和 GoogLeNet 架构，并进行多种不同的学习方式包括预训练网络的微调等，实验结果表明该方法在两个遥感数据集的性能表现都显著优于同类方法。

    Aug, 2015

  • 基于上下文聚合网络的实时语义分割

    该论文提出了一种上下文聚合网络，通过较低的计算成本实现了准确的图像场景分割，适用于自主系统及实时应用。

    Nov, 2020

  • 一种远程感知场景分类的分层方法

    使用层级方法设计的卷积神经网络框架在遥感场景分类中表现良好，但叠加结构中的分类错误累积阻碍了其分类性能超越非层级深层模型。

    Mar, 2021

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    本文介绍一种模型语境感知的深度神经网络，该模型利用 LSTM 单元结合物体提议来捕捉物体和场景之间的关系，并且通过对学习到的特征进行可视化和分析，证明了模型具有很好的语境建模能力。

    May, 2017

  • 场景解析的循环卷积神经网络

    通过循环卷积神经网络的方法，可在不依赖于分割方法和任务特定特征的情况下，对图像里的所有像素赋予分类标签，并且无需在测试时像其他方法那样昂贵，因此可在 Stanford Background 数据集和 SIFT Flow 数据集上获得最先进的性能。

    Jun, 2013

  • 场景分割的自适应上下文网络

    该研究提出了一种自适应上下文网络（ACNet）来捕捉基于像素需求的上下文，以全局上下文和局部上下文的竞争性融合为基础，进一步提高场景解析性能。

    Nov, 2019

  • 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

  • 使用卷积神经网络的语义正则化场景分类器，通过物体理解场景类别

    本研究利用深度学习技术提高了机器人应用中的场景分类能力，通过语义分割对深度神经网络进行正则化，实现了基于对象知识的场景分类，比目前最先进的算法在 SUN RGB-D 数据集中获得了更好的表现，同时使语义分割性能达到了新的记录，并将算法成功应用于移动机器人捕捉的图像场景分类中。

    Sep, 2015

  • 基于多分辨率 CNN 的辅助知识异构场景分类

    本文提出了一种多分辨率卷积神经网络架构来捕捉多级场景信息，并设计了两种知识引导的消歧技术来解决标签模糊性问题，实验结果证明该方法在三个大型图像数据集上获得了最先进的结果，并在两个主要的场景识别挑战中获得了第二和第一的成绩。

    Oct, 2016