Jun, 2023

主动学习引导下微调，增强基于自监督的遥感多标签分类

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TL;DR本文旨在探讨自监督预训练与主动学习的联合使用是否能够有效解决遥感图像多标签分类中的类不平衡问题，并通过实验证明了与单独使用随机训练集进行微调相比，指导自监督模型的主动学习微调方案的有效性。
deep neural networksmulti-label classificationremote sensing imagesself-supervised pre-trainingactive learning
发现论文，激发创造
  • 增强型自监督聚类学习：应用于土地覆盖地图制作

    通过聚类为自监督学习的前提任务，提出了一种用于土地覆盖映射的方法，通过所得聚类结构进行主动采样，提高映射准确性。

    Aug, 2021

  • ImageNet 规模下的主动学习

    该研究通过将主动学习与自监督预训练相结合，并使用称为 Balanced Selection（BASE）的算法来解决类不平衡问题，提高图像分类性能，特别适用于工业级大规模数据标记和训练中。

    Nov, 2021

  • 基于自监督范式的有限标记样本遥感图像场景分类

    通过自监督学习机制，利用未标记的大规模遥感图像数据进行预训练，提高了远程传感器图像场景分类任务的性能，与传统的以 Imagenet 为代表的方法相比表现更佳。同时，研究了多个影响自监督学习的因素，这些研究成果对遥感领域中 SSL 技术的发展具有积极意义，有望提高大规模遥感图像处理的效率。

    Oct, 2020

  • 遥感数据的去偏学习

    我们提出了一种针对遥感数据的高效半监督学习方法，通过适应 FixMatch 框架以及消除训练数据中的偏差，使用已标记数据的 30% 在遥感数据集上相较于基准监督学习方法提供了 7.1% 的准确度提升，以及相较于监督学习的最新方法 CDS 提供了 2.1% 的准确度提升。

    Dec, 2023

  • 遥感监督学习图像分类主动学习算法综述

    本文综述和测试了主要的主动学习算法，研究了许多具有挑战性的遥感场景，包括高分辨率和高光谱图像分类。提供给未经验的用户选择良好架构的指南。

    Apr, 2021

  • 利用主动教学提升遥感图像中的半监督目标检测

    我们提出了一种利用师生网络 (SSOD-AT) 来增强遥感图像半监督目标检测 (SSOD) 的新型主动学习 (AL) 方法，该方法利用 RoI 比较模块 (RoICM) 生成高置信度伪标签，同时使用 RoICM 识别不确定度前 K 个图像，并引入多样性准则来减少人工标注中的冗余。实验证明，我们的方法在遥感图像中的目标检测方面优于现有方法。

    Feb, 2024

  • 数据高效变化检测中遥感的深度主动学习

    本论文研究了在深度神经网络模型中的主动学习，适用于诸如检测局部地表变化和地图更新等一些遥感任务，并使用各种机制捕捉和量化模型的不确定性，以选择有信息量的未标记样本进行注释，通过少量样本的标记就达到与大型训练集相同的性能的效果。

    Aug, 2020

  • 遥感联合多模态自监督预训练：甲烷源分类应用

    本文针对当前深度学习方法在计算机视觉和遥感专业任务中应用普及的情况，讨论了解决办法。结合地理位置信息，提出利用不标注数据进行自我监督预训练，探讨了联合嵌入方法在多种遥感图像模态下的应用，最终在甲烷源分类任务上获得良好的性能。

    Jun, 2023

  • 基于引导增强的自我监督表示学习的遥感图像理解

    利用自我监督学习从大规模、无标签数据集中学习表示已被证明对于理解各种远程感知图像非常有效。本研究提出了一种增强型自我监督表示学习方法，通过简单而高效的预训练流程，解决了对比学习中的假阳性匹配问题以及重构学习中缺失上下文信息的问题，并通过语义一致性约束提供上下文信息。实验证明该方法在土地覆盖分类、语义分割、目标检测和实例分割等多个下游任务上优于全监督学习模型和目前最先进的自我监督学习方法，表明该方法能够学习出具有高泛化性和可迁移性的远程感知表示。

    Sep, 2023

  • 领域内自监督学习可提高遥感图像分类

    本文研究了自监督学习在遥感图像分类中的应用， 使用 ViT 模型和 iBOT 框架进行预训练可以提高模型预测性能。

    Jul, 2023