MMApr, 2018

深度跨领域建筑物提取，用于倾斜航空图像的选择性深度估计

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TL;DR使用卷积神经网络进行实时建筑物提取，提出了一种允许从倾斜航空影像中进行多视图深度估计的算法，结合 Faster R-CNN，可以从高空俯瞰图像中选择性地重建建筑物。
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发现论文，激发创造
  • 利用卷积网络自动提取航拍场景中的建筑物

    本研究提出了一种使用卷积网络和距离函数的方法，利用 GIS 中的建筑足迹数据训练，可实现从空中和卫星图像中自动提取建筑物的任务自动化，并在大规模和复杂的数据集上显著优于先前的方法。

    Feb, 2016

  • 使用卷积神经网络进行大规模建筑物提取：美国地图绘制

    通过采用分支卷积神经网络、全卷积神经网络、条件随机场作为循环神经网络以及 SegNet 四种卷积神经网络体系结构，对美国整个大陆分类提取建筑物轮廓线，将符号距离标签与 SegNet 结合，改进了建筑物轮廓线的提取结果并提出了融合近红外信息的建筑物整体提取框架，同时比较了精度、召回率、并集交集以及提取建筑物的数量等指标。

    May, 2018

  • 自动化国家城市地图提取

    使用地球观测和深度学习方法，该论文旨在充分利用完全卷积神经网络来实现多类建筑物实例分割，以实现相对较高的像素度量分数，进而在缺乏适当城市规划的地区实现密集区域和贫民窟地区的高准确性结果，并以黎巴嫩为案例，成功产生了首个包含约 100 万个单位且准确率达 84% 的综合性国家建筑物足迹地图。

    Apr, 2024

  • 基于 RGB-D 航空图像的自举卷积神经网络建筑物分割

    本文介绍了一种用于提高机器视觉中自动化建筑识别性能的方法，该方法结合了卷积神经网络和 Bootstrapping 技术，只利用原训练数据的六分之一，并在一个航空图像数据集上获得了高达 95.10％的精度 - 召回率平衡。

    Oct, 2018

  • 利用航空参考图像进行广域图像地理定位

    本文旨在使用卷积神经网络来解决跨视角图像地理定位的问题，并介绍了用于地面图像和航拍图像的特征表示，并提出一种融合多个空间尺度提取的特征的网络架构，并通过实验表明其比现有方法更为优越。

    Oct, 2015

  • 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

  • 近距离和远程感知的统一模型

    本文提出了一种新型卷积神经网络架构，用于估计地理空间函数，并使用各种标签创建了一个大型数据集进行评估。

    Aug, 2017

  • 从在线地图学习航空图像分割

    本文研究了使用卫星图像语义分割实现自动生成地图的问题。通过使用不同的训练数据集进行对比分析，文章指出采用大规模公开标注来取代部分手动标注可以显著降低成本且不影响语义分割效果

    Jul, 2017

  • 利用街景图像构建实例分类

    本文提出了一种基于卷积神经网络分类个别建筑物功能的方法，该方法利用了遥感图像和街景图像，使用开源地图系统来获取地理信息，并利用创建的基准数据集在加拿大和美国的多个城市进行训练和评估。

    Feb, 2018

  • 航拍影像中的目标检测：如何提高精度？

    本文研究了基于深度学习的 Faster R-CNN 在航空图像目标检测中的应用，通过对多种策略的探索，成功提升了模型在 iSAID 数据集上的平均精度（mAP），为航空图像目标检测提出了有效的解决方案。

    Jan, 2022