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SG-BEV：卫星导航 BEV 融合用于跨视图语义分割
该论文介绍了一种用于卫星和街景图像对的细粒度建筑属性分割的新方法，通过引入鸟瞰图方法解决了传统方法中建筑物立面特征获取的局限性，并通过新的卫星引导的投影模块优化了传统方法中特征分布不均匀的问题。该方法在来自多个城市的四个跨视图数据集上取得了
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3 months ago
支持基于卫星的洪水保险的新闻媒体中的洪水事件提取
通过提取新闻媒体中的高分辨率时空信息，我们的研究工作展示了新闻媒体作为改善洪水损害数据的时间分辨率和扩大空间覆盖范围的有希望的来源。
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7 months ago
SDRCNN：一种单尺度密集残差连接卷积神经网络用于全色增强
该研究开发了一种名为 SDRCNN 的新型单分支、单规模轻量级卷积神经网络，用于对卫星传感器获取的不同分辨率多光谱图像信息进行融合处理，并与其他方法进行了比较，结果表明 SDRCNN 方法在处理时间、空间细节和光谱扭曲方面均表现优于比较方法
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a year ago
跨域差异下的航天器姿态估计鲁棒多任务学习和在线微调
该研究提出了 Spacecraft Pose Network v2（SPNv2），是一个多尺度的卷积神经网络，通过在合成图像上进行数据增强而联合训练，可以实现对具有不同视觉特征的图像域进行非合作卫星的姿态估计。与此同时，该研究还引入了 OD
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2 years ago
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