我们提出了一种基于视觉 - 语言表示学习的元数据协作多模态分割网络（MetaSegNet），该网络用于遥感图像的语义分割，并展示了卓越的泛化性能和与现有方法相竞争的准确性。

Dec, 2023

本文研究使用深度完全卷积网络来处理多模态多尺度遥感数据的语义标注，并采用有效的多尺度方法来提高语义标注的精度和深入研究数据的早期和后期融合方法，并在两个公共数据集上验证了我们的方法，表现出令人满意的结果。

Nov, 2017

提出了一种轻量级多模态数据融合网络（LMFNet），用于实现多模态遥感图像的融合和语义分割，通过权重共享、多分支视觉变换来同时容纳 RGB、NirRG 和 DSM 等各种数据类型，并通过多模态特征融合重构层和多模态特征自注意融合层对多模态特征进行重构和融合，实验证明了 LMFNet 的有效性。

Apr, 2024

提出了一种自适应动态融合多模态语义分割框架，采用自监督模型的融合机制来优化融合多模态特征，在物体类别、空间位置和场景上下文方面增强鲁棒性，同时提出了一种计算高效的 AdapNet ++ 单模分割体系结构，并获得了最新的性能。

Aug, 2018

本文提出了一种基于通道自注意机制和残差连接的新型 UNet 图像分割算法，通过改进图像中不同项目之间的内部连接，显著提高了遮挡遥感图像分割的结果。在 FoodNet 数据集上，与传统 UNet 相比，新的网络模型将平均交并比提高了 2.48%。

Apr, 2023

本文提出一种基于 RGB-Height 数据的遥感多模态语义分割新基准数据集，包含大规模数据集，认真评测已有的方法并提出一种新的 Transformer-based 中间多模态融合 (TIMF) 模块来适应令人满意的语义分割性能。

May, 2023

本研究提出了一种基于 Transformer 的跨模态融合架构，用于弥合多模态融合与全景场景感知之间的差距，并使用失真感知模块来处理极端对象变形和全景失真，通过跨模态交互实现特征矫正和信息交换，最终将特征合并以传达双模态和三模态特征流的长程上下文，通过在三个室内全景数据集中四种不同模态类型的组合进行彻底测试，我们的技术在 Stanford2D3DS（RGB-HHA）上达到了 60.60% 的 mIoU 性能，Structured3D（RGB-D-N）上达到了 71.97% 的 mIoU 性能，Matterport3D（RGB-D）上达到了 35.92% 的 mIoU 性能。

Aug, 2023

通过多模式远程感知数据进行对象检测，提出了一个基于多模式变换器的解决方案，包括交叉通道注意力模块和结合卷积层和固定维度的新架构，以实现细粒度到粗粒度的表示生成，并在广泛实验中验证了其有效性和适用性。

Oct, 2023

本文比较了多模式遥感下物体检测的方法，调查了适合评估的多模式数据集并讨论了未来方向。

Jul, 2023

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