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SA-MixNet：结构感知混合和不变性学习用于遥感图像中基于草图监督的道路提取
一种新颖的结构感知混合和不变性学习框架 (SA-MixNet) 被提出用于弱监督道路提取，该框架通过数据驱动的方式提高了模型的不变性，结合结构感知混合策略、不变性正则化及基于鉴别器的正则化方法，使得该框架在 DeepGlobe、Wuhan
PDF4 months ago
大规模弱监督学习用于卫星图像中的道路提取
使用深度学习从卫星图像中自动提取道路是传统手动制图的可行替代方案，本文提出了利用 OpenStreetMap 道路数据作为弱标签和大规模卫星图像进行预训练语义分割模型的方法，并且利用大规模预训练使模型具有更好的泛化能力。
PDF10 months ago
邻域注意力加强 ResUNet 编码器以提高道路提取精度
提出了一种名为 ResUNetFormer 的深度语义分割神经网络，利用残差学习、HetConvs、UNet 和视觉变压器的能力，用于精准道路提取。在公开的马萨诸塞州道路数据集上，统计和视觉结果表明了 ResUNetFormer 比卷积神经
PDFa year ago
基于多尺度概率映射引导的具有注意力机制的指数池化在道路和建筑物分割中的应用
该研究提出了一种新的多尺度监督扩张多路径注意力网络（MSSDMPA-Net）框架，其中包括动态注意力映射引导索引池化（DAMIP）和动态注意力映射引导空间和通道注意力（DAMSCA）等两个模块来从卫星图像中精确提取建筑物和道路，并且实验证明
PDFa year ago
ICCV道路提取之外：利用航空影像更新地图的数据集
该研究论文介绍如何通过利用航空图像处理自动更新街道地图，并且提出了一个新的数据集 MUNO21，通过评估现有的道路提取方法揭示了地图更新任务的挑战。
PDF3 years ago
SPIN Road Mapper：通过空间和交互空间图推理从航拍图像中提取道路以用于自动驾驶
提出了一种基于 SPIN 模块和金字塔网络的道路识别方法，该方法可以从卫星图像中高效且准确地提取出道路信息，并且在训练时收敛速度快。
PDF3 years ago
深度残差 U-Net 实现的道路提取
本文提出了一种基于深度残差网络和 U-Net 的语义分割神经网络模型，可用于从航空图像中提取道路区域，并通过实验验证了该模型的优越性。
PDF7 years ago