Dec, 2023

高效学习的无监督卫星图像建筑损伤检测

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TL;DR在这篇论文中，我们研究了一种具有挑战性但实用的无监督建筑损害检测（U-BDD）场景，该场景下只提供了未标记的灾后和灾前卫星图像对。我们首先提出了一种先进的 U-BDD 基线模型，该模型利用预训练的视觉 - 语言基础模型来解决 U-BDD 任务。此外，我们还提出了一种新颖的自监督框架 U-BDD++，它通过解决与卫星图像相关的领域问题来改进 U-BDD 基线模型。通过对广泛使用的建筑损害评估基准进行大量实验证明了所提出的方法在无监督建筑损害检测方面的有效性。这项研究为真实世界的 BDD 开辟了新的方向，并为未来的研究奠定了坚实的基线。
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发现论文，激发创造
  • 大规模 xBD 卫星图像基准数据集中用于建筑物损伤评估的自监督学习

    本文针对自然灾害后修复领域中建筑物损伤图像处理问题，借助自监督孪生网络，提出了一种无需大量标注数据的方案，并在 xBD 数据集上得到了相对于基础模型和常用方法更好的表现，验证了自监督学习在建筑损伤图像识别方面的潜力。

    May, 2022

  • xBD: 用卫星图像评估建筑损伤的数据集

    xBD 是一个大规模的数据集，包含多种自然灾害事件的卫星遥感图像、建筑物多边形、破坏程度标签、卫星元数据以及与火灾、水、烟雾等环境因素相关的边界框和标签，旨在协助人道主义援助和灾后恢复研究中的变化检测和建筑物损伤评估。

    Nov, 2019

  • RescueNet：卫星图像中建筑物分割和损伤评估的联合方法

    RescueNet 是一个集成模型，采用了局部相关的二进制交叉熵损失函数来同时分割建筑和评估破坏水平，该模型可以进行端到端的训练，并获得比现有方法更好的性能，它可以在各种地理区域和灾难类型下实现通用。

    Apr, 2020

  • 利用多时相影像融合进行建筑物灾害损伤评估

    通过使用 xBD 数据集，本文报告了关于建筑损伤评估的问题框架、数据处理和训练程序的发现，这些程序有助于减少卫星图像分析师的劳动量，提高自动变更检测和灾害损害评估的效率。此外，发布了参与 xView2 比赛的源代码。

    Apr, 2020

  • AB2CD：建筑气候损害分类和检测的人工智能

    通过使用深度学习技术来精确评估自然灾害中建筑损害，在利用遥感数据的背景下进行实现。我们探索使用来自全球各地的多样化灾难事件的 xBD 数据集作为主要焦点，以评估深度学习模型。我们解决了推广到新灾难和地区的挑战，同时考虑了自然灾害数据中固有的低质量和噪声标签的影响。此外，我们的研究定量地证明了对于有效的建筑损害检测，最低的卫星图像分辨率为 3 米，对于使用对称和非对称分辨率摄动分析的分类低于 1 米。为了实现对建筑损害检测和分类的稳健准确评估，我们评估了具有残差、压缩和激活以及双路径网络主干的不同深度学习模型，以及集成技术。总体而言，F-1 得分为 0.812 的 U-Net Siamese 网络集成在 xView2 挑战基准测试中表现最好。此外，我们还将对所有灾害进行训练的通用模型与洪水专家模型进行评估，并调查了在 Ahr Valley 的领域数据中的事件间通用性差距和分布。我们的研究发现展示了先进人工智能解决方案在增强气候变化引发的极端天气事件（如洪水和飓风）影响评估方面的潜力和局限性。这些见解对于在不断升级的气候挑战面前的灾害影响评估具有重要意义。

    Sep, 2023

  • DeepDamageNet: 使用卫星图像的多灾害建筑损坏分割和分类的两步深度学习模型

    通过深度学习模型，在 xView2 挑战中取得了 0.66 的 F1 分数，超过 0.28 的挑战基准分数，发现不同损伤等级和不同灾害类型之间的视觉相似性和损害分布差异导致建筑物损伤分类是一项困难任务，可能需要具备关于灾害损害的概率先验估计，以获得准确的预测。

    May, 2024

  • 高分辨率卫星遥感影像下的大陆尺度建筑物检测

    本文使用 50cm 卫星图像，通过建筑检测模型训练管道，对非洲进行了建筑物检测，包括模型体系结构、损失函数、正则化、预训练、自训练和后处理等方法，取得了较好的性能。

    Jul, 2021

  • 使用卷积神经网络在卫星图像中进行建筑物损伤检测

    利用机器学习技术自动检测卫星图像中的建筑物损伤，提高灾后救援响应效率。

    Oct, 2019

  • 基于视觉基础模型的通用灾害损害评估通过变化检测

    DAVI 是一种基于图像分割和任务特定知识的灾害评估方法，能够在无需目标地区地面真值标签的情况下，准确检测结构性损害，并在不同地理景观和灾害类型的情况下展现出优异性能。

    Jun, 2024

  • 航空和卫星图像中建筑区域分割的弱监督领域自适应

    本文提出了一种新颖的领域自适应算法，以解决卫星和航拍图像所带来的挑战，并在建筑区域分割问题上证明了其有效性，在城市人口分析中占有重要地位，尤其是跨越多个领域，本文通过一种弱监督适应策略，设计一个建筑区域分割编码器解码器网络，其中添加了一个图像分类头以指导适应，该系统能够处理多种卫星和航拍图像数据集，从高分辨率（HR）到非常高分辨率（VHR），并且实验表明其性能优于现有的技术

    Jul, 2020