Sep, 2023

投票网络用于轮廓堤坝农田分割和分类

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TL;DR我们提出了一种通过高分辨率航空影像中的轮廓水道对农田进行分割的端到端可训练网络。我们使用多个投票块将融合块与主干网结合起来，产生语义预测和分割切片，并在预测上执行多数投票。我们的方法在国家农业影像计划的图像上取得了 94.34% 的平均准确率，相对于现有技术方法平均 F1 得分提高了 6.96% 和 2.63%。
high-resolution aerial imagerysegmentationfarmlandscontour leveesimage classification
发现论文，激发创造
  • 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

  • 多类地面分割的特征金字塔网络

    提出了一种基于完全卷积神经网络的自动多类土地分割方法，该网络具有良好的准确性和中等的内存使用率，可用于解决城市规划、环境工程或自然景观监测等问题。

    Jun, 2018

  • 边缘深度学习：利用卷积神经网络从卫星图像中提取地块边界

    本文提出了一种利用卫星图像进行农田边界提取的深度学习方法，将该问题转化为多任务语义分割问题，综合考虑像素属于农田、是否是边界以及距离最近边界的距离等三个标签，从而实现准确、可扩展的农田边界提取，该方法在解决现实农业大规模数据采集问题中具有潜在的应用前景。

    Oct, 2019

  • 基于深度神经网络的建筑轮廓分割多任务学习

    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

  • Flood-Filling 网络

    本研究提出了一种统一的端到端可训练的机器学习方法，即基于泛洪填充网络的图像分割，能够处理大小不一、数量不定的图像分割任务，并在连接组学重建等任务中取得了极高的准确率，可用于替代复杂的多步分割流程。

    Nov, 2016

  • Agriculture-Vision: 农业模式分析大型航空图像数据库

    本文介绍了一个名为 Agriculture-Vision 的大规模农业航空图像数据集，通过对该数据集进行语义分割的实验，证明了农业在计算机视觉领域中仍面临着许多挑战。

    Jan, 2020

  • 从在线地图学习航空图像分割

    本文研究了使用卫星图像语义分割实现自动生成地图的问题。通过使用不同的训练数据集进行对比分析，文章指出采用大规模公开标注来取代部分手动标注可以显著降低成本且不影响语义分割效果

    Jul, 2017

  • 近距离和远程感知的统一模型

    本文提出了一种新型卷积神经网络架构，用于估计地理空间函数，并使用各种标签创建了一个大型数据集进行评估。

    Aug, 2017

  • 农业人工智能：基于 Sentinel-2 影像的作物分类的语义分割方法比较

    利用自由可用的卫星图像，探索可用于葡萄园分割问题的主要机器学习方法，并评估各种广泛使用的机器学习技术的有效性，为特定场景选择最合适的模型提供指导。

    Nov, 2023

  • 基于图像分割的苹果果园水果检测与产量估计

    本文介绍了一种用于水果检测和计数的图像处理框架，使用单眼视觉系统所获得的高分辨率图像数据，包括多尺度多层感知器和卷积神经网络，结合元数据进行分割和检测，并在商业苹果园中进行了实验，得出了最佳性能。

    Oct, 2016