May, 2023

DeepAqua：利用知识蒸馏自监督从 SAR 图像中语义分割湿地

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TL;DR本研究介绍了 DeepAqua，这是一个自我监督的深度学习模型，通过知识蒸馏来消除训练阶段中手动注释的需求，并利用归一化差异水体指数 (NDWI) 作为教师模型，训练卷积神经网络 (CNN) 从合成孔径雷达 (SAR) 图像中分割水域。该方法实现了有效地训练语义分割模型而无需手动注释数据，为监测湿地水域范围变化提供了实用的解决方案，无需地面真实数据，因此具有高度的适应性和可扩展性，可以应用于湿地保护工作。
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发现论文，激发创造
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    Jan, 2024

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    May, 2024

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    Aug, 2023

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    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

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    Oct, 2023

  • 无人机在线自监督热水体分割

    我们提出了一种新的方法，通过利用纹理和运动信息作为监督信号，利用在线自监督的方式将 RGB 训练的水域分割网络适用于目标领域的航空热成像。这种新的热成像能力使得当前操作于临海环境中的自主航空机器人能够在夜间执行诸如可视导航、水深测量和流量跟踪等任务。我们的方法克服了稀少且难以获取的临海热成像数据导致传统的有监督和无监督方法无法应用的问题。在这项工作中，我们整理了第一个临近海域热成像航空数据集，证明了我们的方法优于在有限目标领域热成像数据上训练的全监督分割模型，并且在 Nvidia Jetson 嵌入式计算平台上展示了实时功能。本文代码和数据集将在此 https URL 上提供。

    Jul, 2023

  • 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

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    远程感知影像的实时语义分割是一个具有挑战性的任务，需要在效果和效率之间进行权衡。本论文总结了设计高效深度神经网络的基本压缩方法，并对远程感知影像的实时语义分割的最新发展进行了简要而全面的调查。实验结果表明，现有的大多数高效深度神经网络都具有良好的分割质量，但它们存在推理速度低（即高延迟率）的问题，可能限制了它们在实时应用中的部署能力。我们对远程感知影像实时语义分割的当前趋势和未来研究方向提供了一些见解。

    Sep, 2023

  • DAM-Net: 基于差分注意力度量的视觉 Transformer 技术在 SAR 图像中全球洪涝检测

    本文提出一种新的基于差分注意力度量的网络 --DAM-Net，用于检测洪水区域。DAM-Net 包括两个关键组件：一个共享权重的双子背骨结构，用于获得多时相图像的多尺度变化特征和具有高级语义信息的表示水体变化的令牌，以及一个融合语义令牌和变化特征的时态差分融合模块，以生成减少斑点噪声的洪水地图。通过在提出的 S1GFloods 数据集上进行实验，证明 DAM-Net 相比当前最先进的方法在总体精度、F1 分数和 IoU 三个指标上都有明显提升。

    Jun, 2023