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SynRS3D: 通过单目遥感影像进行全球三维语义理解的合成数据集
从单视图的高分辨率遥感图像实现全球语义三维理解是地球观测领域的关键问题之一。本论文介绍了专门为地球观测领域开发的合成数据生成流程，并提出了全球最大的合成卫星影像三维数据集 SynRS3D，其中包括 69667 幅高分辨率光学图像，覆盖了全球
PDF8 days ago
利用计算机视觉方法识别和测量法国地中海地区的海洋养殖产量
自 20 世纪 90 年代以来，水产养殖生产迅速增长，但稀缺的、自我报告的和汇总的生产数据限制了对该行业趋势和潜在风险的有效理解和监测。本研究基于水产养殖生产的手动调查，利用计算机视觉模型从航空和卫星图像中识别海洋养殖笼，生成了法国地中海
PDF15 days ago
SRC-Net: 时间间隔空间关系关注网络的变化检测
提出了一种名为 SRC-Net 的双时空关系感知网络，用于实现变化检测任务。该网络包括感知与交互模块和补丁模式联合特征融合模块，能够更好地利用时空关系，并在实验中展现了优越的性能。
PDF25 days ago
Nacala-Roof-Material: 无人机图像用于屋顶检测、分类和分割，以支持蚊媒疾病风险评估
通过利用遥感图像对屋顶类型进行分类，可以支持疟疾风险评估并有助于预防疟疾。我们提供莫桑比克的 Nacala-Roof-Material 数据集，其中包含高分辨率的无人机图像，并提供标签以确定房屋及其屋顶类型。该数据集定义了一个多任务计算机视
PDFa month ago
将广义语义知识嵌入到小样本遥感分割中
通过综合语义嵌入、稀疏支持示例和全局内容调制，我们提出了一种全新的远程感知图像少样本分割方法，该方法在标准少样本分割基准测试中显示出卓越性能，达到了最新的技术水平。
PDFa month ago
InfRS：遥感图像中的增量式少样本目标检测
该研究探讨了在遥感图像中的增量式小样本目标检测任务，并介绍了一种名为 InfRS 的创新微调技术，以便在保持基类性能的同时，利用有限的示例进行增量学习，并生成代表数据固有特征的类别原型，进而解决遥感图像中的增量式小样本目标检测问题。
PDF2 months ago
基于因果原型启发的对比适应性算法在高分辨率遥感图像的无监督领域自适应语义分割中的应用
本文提出了一种因果原型启发的对比适应方法（CPCA）来探索不同高分辨率遥感图像领域及其语义标签之间的不变因果机制，通过因果特征分解模块将因果特征和偏差特征从源域和目标域图像中解开，然后使用因果原型对比模块学习域不变的因果特征，并引入因果干预
PDF4 months ago
基于 SAM 辅助的遥感影像语义分割及对象和边界约束
本文提出了一个针对 SAM 原始输出的简化框架，通过利用 SGO 和 SGB 这两个新概念，引入了新的目标损失和边界损失作为增强组件，用于提高语义分割性能。在 ISPRS Vaihingen 和 LoveDA Urban 两个知名数据集上的
PDF7 months ago
DiverseNet：决策多样化的半监督遥感图像语义分割网络
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
PDF7 months ago
基于大视觉模型的自引导远感图像少样本语义分割
本研究介绍了一种用于自动化少样本语义分割的结构化框架，利用 Segment Anything Model（SAM）模型，并借助先前引导的掩模生成粗略像素级提示，以获得更高效的语义可辨别分割结果，实验证明该方法在 DLRSD 数据集上优于其他
PDF7 months ago
CPSeg：基于链式思维语言提示的更精细图像语义分割
通过链状思维过程，利用自然场景分析和遥感图像，提升细粒度语义分割性能，并验证了 CPSeg 框架的有效性。
PDF8 months ago
使用 SAM 进行建筑物分割模型的零样本精细调整
我们提出了一种新颖的方法来针对现有模型的泛化性能下降问题，将基础模型自适应于特定领域，如遥感图像。我们通过集成预训练的卷积神经网络作为提示生成器，为 Segment Anything Model 增加了识别能力，从而改善了其在遥感图像上的表
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
利用拓扑学进行卫星和航空影像中领域自适应道路分割
通过远程感知图像的分割获取道路的精确方面对于自主车辆、城市发展规划以及实现可持续发展目标等很多实际应用非常有用。本研究提出了一种基于拓扑感知的无监督领域自适应方法用于道路分割，通过预测道路骨架作为辅助任务来强制施加拓扑约束，并利用基于连通性
PDF9 months ago
实时语义分割：遥感中的简要调查与比较研究
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
PDF10 months ago
LEFormer：一种用于从遥感图像中准确提取湖泊的混合卷积神经网络 - Transformer 架构
提出了一种名为 LEFormer 的混合卷积神经网络 - 变换器架构，用于准确提取湖泊。LEFormer 包含 CNN 编码器、变换器编码器、交叉编码器融合和轻量级解码器四个主要模块，通过这种架构在两个数据集上实现了先进的性能和效率，优于现
PDFa year ago
遥感图像分类和目标检测的鲁棒性综合研究：调查和基准评估
该研究是对遥感影像分类和物体检测模型的鲁棒性进行综合研究和基准评估，并提供了数据集资源，通过对不同分类器和探测器的严格评估，找到了关于敌对噪声制备和模型训练的深入认识，并为开发更具弹性和鲁棒性的模型提供指导。
PDFa year ago
RRSIS：遥感图像分割引用
本文提出引用遥感图像分割 (RRSIS) 来填补遥感图像分割这一领域的研究空白，并针对存在的问题设计了一种基于语言导向的跨尺度增强 (LGCE) 模块，该模块能够自适应地结合深浅特征，从而更好地实现目标物体的定位。
PDFa year ago
RSSOD-Bench: 光学遥感图像显著性检测大规模基准数据集
本文介绍了 RSSOD-Bench 数据集的构建和基准性能测试，该数据集旨在解决遥感图像中显着对象检测（SOD）任务的局限性问题。
PDFa year ago
条件性扩散概率模型下的单视图高度估计
该研究利用条件去噪扩散概率模型（DDPM）通过训练产生高分辨率的三维表面来进行单幅遥感图像的高度估计。实验结果表明该方法在 Vaihingen 基准数据集上有很好的效果。
PDFa year ago