CVPRApr, 2024

基于单目遥感影像的多级监督的三维建筑重建

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TL;DR提出了一种适用于大规模交叉城市场景的多级监督建筑重建网络 (MLS-BRN)，旨在通过灵活利用带有不同注释级别的训练样本，在端到端的方式下实现更好的重建结果。实验证明，相较于现有的最先进方法，所提出的 MLS-BRN 在使用更少的三维注释样本的情况下能够达到有竞争力的性能，并显著提高了足迹提取和三维重建的性能。
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发现论文，激发创造
  • 多任务深度学习用于高分辨率卫星图像中的大规模建筑细节提取

    为了理解城市动态并促进可持续发展，我们引入了适用于从高分辨率卫星图像中同时提取空间和属性建筑细节的多任务建筑细化器（MT-BR），通过我们的采样方法训练的网络在预测准确性方面相对其他采样方法表现出改进，而 MT-BR 则在提取建筑细节方面始终优于其他先进方法，将在上海的应用中展示其实际可行性。

    Oct, 2023

  • 使用 Sentinel-1 SAR 和 Sentinel-2 MSI 时序数据的 CNN 回归模型估算建筑物高度图

    本研究提出了一种基于卫星数据的多模态建筑高度回归网络，利用 Sentinel-1 和 Sentinel-2 卫星时间序列数据，在 10m 空间分辨率下估计建筑高度，在荷兰的 10 个城市进行训练和测试，得出了良好的性能结果，证明其在准确估计建筑高度方面具有潜力。

    Jul, 2023

  • 基于街景图像和 OpenStreetMap 的半监督学习自动建筑高度估计

    通过使用低成本 VGI 数据，提出了一种基于 MapillarySVI 和 OSM 数据的半监督学习方法，可以自动估计建筑物的高度，以生成开放和低成本的 3D 城市模型。

    Jul, 2023

  • RSBuilding: 通向通用遥感图像建筑目标提取和变化检测的基础模型

    提出了一种综合的遥感图像建筑理解模型，具有跨场景泛化和任务普适性，可以同时处理建筑提取和变化检测等两个结构不同的任务，并展现出鲁棒的零样本推广能力。

    Mar, 2024

  • 利用偏移建筑模型（OBM）通过斜角航拍图像重建城市建筑物

    使用交互式 Transformer 模型和 ROAM 算法，本研究提出了一种精确提取建筑物分割及屋顶到地面偏移向量的方法，并通过公开数据集 BONAI 和自行创建的测试集验证了该模型的可行性和鲁棒性。

    Oct, 2023

  • 利用单幅卫星图像进行屋顶部分的三维检测及应用于 LOD2 建筑重建

    提出了一种基于遥感影像的城市三维重建方法，名为 KIBS （Keypoints Inference By Segmentation），该方法实现了在只有一张二维卫星影像的情况下，通过全深度学习实现建筑物屋顶截面的三维检测，并进行全三维重建，在两个数据集上的重建准确性在 LOD2 精度范围内，且能在短短几分钟内完成。

    Jul, 2023

  • 通过渐进宽松监督加快高分辨率遥感影像中的建筑物轮廓分割

    通过提出基于密集连接的粗细特征融合解码器网络以及宽容的深度监督和蒸馏策略，提高了当前建筑物分割网络的学习效率和有效性，超越先前的工作并在各种新开发的编码器网络上展现出卓越的性能和效率。

    Jul, 2023

  • 卫星图像中的机器学习三维建筑矢量化

    本文提出了一种基于机器学习的方法，通过数字表面模型和全色影像的输入，使用条件生成对抗网络筛选出非建筑物，然后借助于语义分割网络检测出建筑物屋顶的边缘和角点，并提出一组矢量化算法来构建屋顶多边形，最终从改进后的表面模型中添加高度信息，以获得完全矢量化的精细建筑模型。在大型卫星图像上对我们的方法进行了验证，并取得了最先进的性能。

    Apr, 2021

  • 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

  • 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