在遥感语义分割领域中，本研究调查了 PerceiverIO 等普适性多模态网络在处理遥感图像中的物体尺度变化和车辆检测方面的表现，并提出一种空间和体积学习组件来解决这些问题。通过广泛的实验证明，该方法在与 UNetFormer 和 SwinUNet 等专用架构相比具有竞争力的结果，显示出最小化网络架构工程且性能不受明显影响的潜力。

Jul, 2023

本文介绍了一种利用机器学习技术，结合公开遥感数据，使用卷积神经网络模型实现不同类植被的分离的方法，旨在解决处理遥感数据的效率问题。

Sep, 2022

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。

Sep, 2023

本文研究了使用深度完全卷积神经网络（DFCNN）对地观测图像进行像素级场景标记。作者使用了变种的 SegNet 架构对城市区域的遥感数据进行训练，并研究了不同的准确语义分割方法。作者提出以下贡献：1）作者有效地将 DFCNN 从常规日常图像转移到遥感图像领域；2）作者引入了一个多核卷积层以便于对多个尺度上的预测进行快速聚合；3）作者使用残差校正对异构传感器（光学和激光）的数据进行融合。所提出的方法在 ISPRS Vaihingen 2D 语义标记数据集上改进了现有技术的准确率。

Sep, 2016

我们提出了一种基于视觉语言模型训练遥感图像的方法，无需使用任何文本注释。我们的关键洞察力是使用地面上的互联网图像作为遥感图像和语言之间的中介。通过使用大量的配对互联网和卫星图像，我们训练了遥感图像的图像编码器与 CLIP 的图像编码器对齐。我们的无监督方法使得能够训练一种新型的大规模遥感图像视觉语言模型 (VLM)，适用于两种不同分辨率的遥感图像。我们展示了这些 VLM 在卫星图像的零样本、开放词汇的图像分类、检索、分割和视觉问答任务中的能力。我们的无需文本注释的 VLM 在这些任务的每个方面都优于现有有监督训练的 VLM，分类任务上最高提升了 20%，分割任务上提升了 80%。

Dec, 2023

本研究提出了 RS-CapRet，一种远程感知任务的视觉和语言方法，主要用于图像字幕生成和文本 - 图像检索。通过对远程感知图像进行对比性语言 - 图像预训练，我们将高性能大型解码器语言模型与适应远程感知图像的图像编码器结合使用。RS-CapRet 能够为远程感知图像生成描述，并能够根据文本描述检索图像，以实现与现有方法相媲美的性能。定性结果表明，RS-CapRet 能够有效利用预训练的大型语言模型描述远程感知图像，并能够处理图像和文本的交错序列对话。

Feb, 2024

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

通过同时提高训练过程中的精确度和多样性，我们提出的 DiverseNet 架构可以使用多头和多模型的半监督学习算法，实现与半监督学习方法相比更高的语义分割性能，并且相对于最先进的方法，我们提出的 DiverseHead 架构在参数空间上相对较轻，同时能够在所有测试数据集上获得高性能的结果。

Nov, 2023

使用地理坐标将无标签的遥感图像与 OpenStreetMap 中的丰富语义相连接，构建了一套遥感图像的综合视觉 - 语言数据集 SkyScript，包含 260 万个图像 - 文本对，覆盖 29K 个不同的语义标签。通过在此数据集上进行持续预训练，我们获得了一个视觉 - 语言模型，相较于基准模型，在七个基准数据集上实现了 6.2％的平均准确率提升，并展示了对于细粒度对象属性分类和跨模态检索的零样本迁移能力。希望该数据集可以支持遥感领域中各种多模态任务的视觉 - 语言模型的进展，如开放词汇分类、检索、字幕生成和文本到图像合成。

Dec, 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