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网站建设11个月前 (12-31)418

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今年,CVPR共收到了9155份论文,继续保持着上涨势头,也是再一次刷新了记录。其中录用了2360篇(接受率25.78%)。遥感图像处理和相关地学研究也是计算机视觉的重要组成部分,近些年来,每年的CVPR文章里,都可以看到遥感地学相关的优秀论文。今年录用的文章列表尚未完全统计,让我们先汇总回顾一下去年在CVPR种与遥感相关的论文。如有所整理的有遗漏或问题,欢迎在文末留言。

论文1

PolyWorld: Polygonal Building Extraction with Graph Neural Networks in Satellite Images

PolyWorld: 基于图神经网络的卫星图像多边形建筑物提取,文章提出的方法可以从图像中直接提取建筑顶点并连接以创建精确的多边形。

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zorzi_PolyWorld_Polygonal_Building_Extraction_With_Graph_Neural_Networks_in_Satellite_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/zorzi-s/PolyWorldPretrainedNetwork

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zorzi_PolyWorld_Polygonal_Building_Extraction_With_Graph_Neural_Networks_in_Satellite_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/zorzi-s/PolyWorldPretrainedNetwork

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论文2

CVNet: Contour Vibration Network for Building Extraction

用于建筑物提取的轮廓振动网络,这是一个提取建筑物边界的网络,灵感来自物理中的振动理论。

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Xu_CVNet_Contour_Vibration_Network_for_Building_Extraction_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/xzq-njust/CVNet

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Xu_CVNet_Contour_Vibration_Network_for_Building_Extraction_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/xzq-njust/CVNet

论文3

Revisiting Near/Remote Sensing with Geospatial Attention

重新审视近/遥感与地理空间注意力,这边文章结合了辅助地面图像,并介绍了地理空间注意力的概念。

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Workman_Revisiting_NearRemote_Sensing_With_Geospatial_Attention_CVPR_2022_paper.html

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Workman_Revisiting_NearRemote_Sensing_With_Geospatial_Attention_CVPR_2022_paper.html

论文4

Oriented RepPoints for Aerial Object Detection

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Li_Oriented_RepPoints_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/LiWentomng/OrientedRepPoints

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Li_Oriented_RepPoints_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/LiWentomng/OrientedRepPoints

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论文5

Weakly Supervised Rotation-Invariant Aerial Object Detection Network

弱监督的旋转不变性航空目标检测网络。

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Feng_Weakly_Supervised_Rotation-Invariant_Aerial_Object_Detection_Network_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/XiaoxFeng/RINet

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Feng_Weakly_Supervised_Rotation-Invariant_Aerial_Object_Detection_Network_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/XiaoxFeng/RINet

论文6

Sparse and Complete Latent Organization for Geospatial Semantic Segmentation

提出了新颖的结构,缓解地学数据语义分割中的前景和背景类内方差较大等问题。

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Yang_Sparse_and_Complete_Latent_Organization_for_Geospatial_Semantic_Segmentation_CVPR_2022_paper.html

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Yang_Sparse_and_Complete_Latent_Organization_for_Geospatial_Semantic_Segmentation_CVPR_2022_paper.html

论文7

Self-Supervised Material and Texture Representation Learning for Remote Sensing Tasks

用于遥感任务的自监督材料和纹理表示学习,提出了一种自监督学习方法MATTER ( MATerial and TExture Representation Learning)

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Akiva_Self-Supervised_Material_and_Texture_Representation_Learning_for_Remote_Sensing_Tasks_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/periakiva/MATTER

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Akiva_Self-Supervised_Material_and_Texture_Representation_Learning_for_Remote_Sensing_Tasks_CVPR_2022_paper.html

代码:

https://github.com/periakiva/MATTER

论文8

DynamicEarthNet: Daily Multi-Spectral Satellite Dataset for Semantic Change Segmentation

DynamicEarthNet:用于语义变化分割的每日多光谱卫星数据集,这一篇主要提出了新的遥感数据集,包含了来自Planet Labs、Sentinel 2 卫星等的影像,突出了多时态的研究。

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Toker_DynamicEarthNet_Daily_Multi-Spectral_Satellite_Dataset_for_Semantic_Change_Segmentation_CVPR_2022_paper.html

数据 :

文章:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Toker_DynamicEarthNet_Daily_Multi-Spectral_Satellite_Dataset_for_Semantic_Change_Segmentation_CVPR_2022_paper.html

数据 :

论文9

GeoEngine: A Platform for Production-Ready Geospatial Research

GeoEngine,一个用于地理空间研究的平台

文章 ;

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Verma_GeoEngine_A_Platform_for_Production-Ready_Geospatial_Research_CVPR_2022_paper.html

文章 ;

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Verma_GeoEngine_A_Platform_for_Production-Ready_Geospatial_Research_CVPR_2022_paper.html

荐读

颜军董事长:卫星定量遥感及技术发展

用ChatGPT写关于遥感的故事,被OpenAI自家鉴定器判定为“可能由AI生成”

武辰、张良培、杜博在人工智能领域顶级期刊TPAMI发表遥感变化检测论文

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