Sep, 2023

实时语义分割：遥感中的简要调查与比较研究

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TL;DR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。
real-time semantic segmentationremote sensing imageryefficient deep neural networksnetwork architecture designinference speed
发现论文，激发创造
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    Sep, 2022

  • 深度语义分割的三重审视：注重效率、时间性和深度感知的设计

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    Mar, 2023

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    Dec, 2023

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    Feb, 2024

  • 基于深度神经网络的建筑轮廓分割多任务学习

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    Sep, 2017

  • 面向航空图像的开放式语义分割

    本研究致力于解决遥感图像 open-set 场景下的语义分割技术的问题，开发出一种新的方法，并对其进行了评估，得出了与封闭集方法相同数据集相比具有竞争力的结果

    Jan, 2020

  • 遥感影像场景分类遇上深度学习：挑战、方法、基准和机遇

    本文系统地介绍了 160 多篇文献中深度学习在遥感图像场景分类中的应用，包括自编码器、卷积神经网络和生成对抗网络等方面，总结了在三个常用数据集上的代表性算法的性能以及未来的研究前景。

    May, 2020

  • 设计地观测图像语义分割神经网络时需考虑的技术因素综述

    综述论文提供了设计用于地球观测影像语义分割的神经网络所涉及的技术因素的全面评述，包括卷积神经网络、递归神经网络、生成对抗网络和变换器模型等相关设计模式，以及数据预处理技术，为研究人员和实践者提供了全面和最新的设计有效的神经网络用于地球观测影像语义分割的因素。

    Aug, 2023

  • 应用于语义分割的深度学习技术综述

    该论文综述了应用于各种应用领域的基于深度学习技术的图像语义分割方法，描述了该领域的术语和必要的背景概念，并评估了现有方法的贡献和意义，并给出了相应的定量结果和讨论。

    Apr, 2017

  • 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