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MapAI：建筑物分割的精确性
MapAI 是一个在 2022 年秋季与挪威人工智能研究联盟（NORA）、Agder 大学人工智能研究中心（CAIR）、挪威测绘局、AI:Hub、Norkart 和丹麦数据供应和基础设施局合作举办的比赛，专注于利用航空影像和激光数据对建筑物
PDF6 months ago
Sentinel-2 高分辨率建筑物和道路检测
使用 Sentinel-2 卫星图像进行建筑物和道路的自动标记，为高分辨率遥感图像的代替提供了可能。学生模型通过训练来复原教师模型的预测结果，虽然没有教师模型那么精细，但建筑物分割中的 mIoU 达到了 78.3%、个别建筑物计数达到 R^
PDF9 months ago
分割任意建筑物
利用不同数据集和先进的表示学习模型在遥感图像中对建筑物进行识别和分割的研究表明，通过融合各种数据集，我们扩大了学习资源的范围，在多个数据集上取得了可观的性能。我们的创新联合训练过程在城市规划、灾害管理和环境监测等关键领域展示了我们方法的价值
PDF9 months ago
建筑物提取精度：使用 LiDAR 数据比较浅层模型和深层模型
本篇论文研究了建筑分割问题，利用浅层模型评估 LiDAR 数据在监督分割中的应用，并通过采用边界掩模提升边界一致性得分，结合航空图像和 LiDAR 数据进行模型的训练与比较，结果表明浅层模型在航空图像任务和航空图像与 LiDAR 数据任务下
PDF10 months ago
建筑物分割掩膜的机器学习正则化和多边形化
本文提出了一种基于机器学习方法的建筑物分割掩码自动正则化和多边形化方法，通过泛化的完全卷积网络（FCN）进行建筑物分割映射的预测，采用生成对抗网络（GAN）对建筑物边界进行正则化以产生更加真实、更直接的轮廓，并利用骨干卷积神经网络（CNN）
PDF4 years ago
ECCV端到端可训练的深度主动轮廓模型用于自动图像分割：在航空图像中描绘建筑物
该研究旨在提出一种自动化图像分割框架，该框架结合卷积神经网络和活动轮廓模型，以实现遥感图像中所有建筑的快速、准确、自动分割。
PDF4 years ago
CVPRDARNet: 深度主动射线网络用于建筑物分割
本文提出了一种名为 DARNet 的深度学习网络来实现自动化建筑物分割，通过使用卷积神经网络对能量映射进行预测，并通过对能量函数进行最小化，采用基于极坐标的轮廓演变来获得最终的建筑物分割，同时使用一种新的损失函数直接鼓励边界匹配，实验证明该
PDF5 years ago