Apr, 2024

上下文相关：利用时空元数据进行遥感图像的半监督学习

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TL;DR利用时空元信息提高伪标签的质量以及最终模型的性能，我们提出了一种名为时空半监督学习（Spatiotemporal SSL）的框架，通过在训练集上仅将元信息应用于教师模型以改善伪标签的质量，使学生网络在测试时对时空变化具有不变性，并引入了一种新的蒸馏机制以增强教师和学生之间的知识传递。
remote sensingsemi-supervised learningpseudo-labelsspatiotemporal informationknowledge transfer
发现论文，激发创造
  • 一种通用的自监督学习 (SSL) 框架，用于从未标记的遥感图像的光谱 - 空间特征中进行表征学习

    本研究设计了一种新的自监督学习框架，可以从未标记数据的光谱 - 空间信息中学习表示，并通过两个典型的下游任务评估证明，所提出的 SSL 获得了模型性能的显著提高。

    Jun, 2023

  • 领域内自监督学习可提高遥感图像分类

    本文研究了自监督学习在遥感图像分类中的应用， 使用 ViT 模型和 iBOT 框架进行预训练可以提高模型预测性能。

    Jul, 2023

  • 基于自监督范式的有限标记样本遥感图像场景分类

    通过自监督学习机制，利用未标记的大规模遥感图像数据进行预训练，提高了远程传感器图像场景分类任务的性能，与传统的以 Imagenet 为代表的方法相比表现更佳。同时，研究了多个影响自监督学习的因素，这些研究成果对遥感领域中 SSL 技术的发展具有积极意义，有望提高大规模遥感图像处理的效率。

    Oct, 2020

  • 具有熟练教师的半监督三维目标检测

    本文提出了一种新的 Pseudo-Labeling 半监督三维目标检测框架，通过引入 STE 和 CBV 模块提高了教师模型的性能，同时提出了 BCL 软监督信号来减小错误样本对训练的负面影响。实验证明，在 ONCE 和 Waymo 数据集上，我们的方法显著提高了基线，同时在 Waymo 数据集上，只使用了一半的注释即可超过完全注释的 oracle 模型。

    Jul, 2022

  • 卫星图像的时间自监督（S3-TSS）：一种卫星图像中的 SSL 技术的新方法

    提出了一种名为 S3-TSS 的自监督学习技术方法，利用时序维度中自然增强的遥感数据进行训练，在四个下游数据集中表现优于基准算法 SeCo。

    Mar, 2024

  • 基于数据驱动同化和预测的 Sentinel-2 反射动态学习

    本文应用 Koopman 算子理论灵感，训练了一个自监督深度学习模型，用于建模未经标注的多光谱和高光谱卫星图像，同时证明了该模型可以用于数据同化。

    May, 2023

  • 朝着真实的半监督学习

    本文提出一种基于伪标签的半监督学习方法，能够处理 open-world SSL 问题，并通过样本不确定性和类别分布先验知识等手段，为已知和未知类别的未标记数据生成可靠的类别分布感知型伪标签。该方法在多种常用数据集上表现良好，特别是在 CIFAR-100，ImageNet-100 和 Tiny ImageNet 数据集上的表现显著优于现有的最先进技术。

    Jul, 2022

  • 利用主动教学提升遥感图像中的半监督目标检测

    我们提出了一种利用师生网络 (SSOD-AT) 来增强遥感图像半监督目标检测 (SSOD) 的新型主动学习 (AL) 方法，该方法利用 RoI 比较模块 (RoICM) 生成高置信度伪标签，同时使用 RoICM 识别不确定度前 K 个图像，并引入多样性准则来减少人工标注中的冗余。实验证明，我们的方法在遥感图像中的目标检测方面优于现有方法。

    Feb, 2024

  • 元优化合成样本的生成半监督学习

    我们提出了一种使用合成数据集来训练半监督学习模型的方法，该方法通过使用基于生成式基础模型训练的合成数据集来替代真实的未标记数据集，并证明了在极少标记数据集的情况下，合成样本比真实未标记数据更有效地提升性能。

    Sep, 2023

  • 场景图像的多标签自监督学习

    使用多标签自监督学习（MLS）方法，通过将场景 / 多标签图像的自监督学习简化为多标签分类问题，我们可以学习到高质量的图像表示，该方法在 MS-COCO 上获得了分类、检测和分割方面的最先进结果，并且比现有的方法简单易用，便于部署和进一步探索。

    Aug, 2023