MMJun, 2021

使用小型训练高光谱数据的多任务全卷积网络在密集森林中进行树种分类

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TL;DR本研究提出了一种基于多任务全卷积架构的方法，利用超光谱无人机数据从稀疏和有限的多边形注释中进行密集森林的树种映射。通过实现局部损失函数和距离回归互补任务，该模型从非密集的训练样本中实现了密集的树木语义标记结果，并使用共享的骨干网络和两个任务特定解码器来学习两个任务的普遍表示，并取得了热带森林树种分类的最先进性能。
发现论文，激发创造
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    Sep, 2017

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    Apr, 2018

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    Nov, 2023

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    Nov, 2017

  • 多光谱、高光谱和高空间分辨率航空影像的深度学习语义分割评估

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    Jun, 2024

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    Sep, 2016

  • 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

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    该研究提出了一种具有分层分类器的卷积网络，用于每像素的语义分割，能够在多个异构数据集上进行训练和利用它们的语义层次结构。

    Mar, 2018

  • 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

  • 高度和语义的航空影像多任务学习

    本文研究了利用神经网络框架综合分析航空或卫星图像，并展示了其在多任务学习和模型预测不确定性方面的优势。

    Nov, 2019