building damage assessment | BriefGPT

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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
PDF10 months ago
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。
PDF2 years ago
MSNet：一种用于航拍视频中自然灾害损毁评估的多级实例分割网络
本文研究了使用航拍视频高效评估自然灾害（如飓风、洪水或火灾）造成的建筑损坏问题。我们提出了一个包含用户生成的航拍视频的新数据集，使用实例级建筑损伤掩模进行注释，从而提供了首个定量评估使用航拍视频评估建筑损害模型的基准。同时我们提出了一种名为
PDF4 years ago
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。
PDF4 years ago
ICLR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。
PDF4 years ago
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。
PDF5 years ago