ECCV 2020 论文大盘点-航空影像篇

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来源:我爱计算机视觉


本文盘点 ECCV 2020 所有航空影像相关论文,总计 5 篇。包含图像合成、图像分类、重建、分割等工作。

下载包含这些论文的 ECCV 2020 所有论文:ECCV 2020 论文合集下载,分类盘点进行中


卫星图像,图像合成

Synthesis and Completion of Facades from Satellite Imagery

作者 | Xiaowei Zhang, Christopher May, Daniel Aliaga

单位 | 普渡大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123470562.pdf

备注 | ECCV 2020 Oral

一种从卫星图像自动合成清晰而规则的建筑物外墙方法

高光谱图像分类

Representative-Discriminative Learning for Open-set Land Cover Classification of Satellite Imagery

作者 | Razieh Kaviani Baghbaderani, Ying Qu, Hairong Qi, Craig Stutts

单位 | 田纳西大学;Applied Research Associates

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.10891

代码 | https://github.com/raziehkaviani/rdosr

备注 | ECCV 2020

本文研究开集土地覆盖分类的问题,在测试过程中识别属于未知类的样本,同时保持已知类的性能。本质上是一个分类问题,但为了更好地将未知类与已知类区分开,需要同时利用数据的代表性和鉴别性。

提出 representative-discriminative open-set recognition (RDOSR)框架,将原始图像空间数据 projects 到利于区分相似类的嵌套特征空间,通过改变所谓的 abundance space 进一步加强 representative 和 discriminative 的能力。

Towards Reliable Evaluation of Algorithms for Road Network Reconstruction from Aerial Images

作者 | Leonardo Citraro, Mateusz Kozi´nski, Pascal Fua

单位 | 洛桑联邦理工学院(EPFL)

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123730698.pdf

备注 | ECCV 2020

本文研究计算机视觉的一个古老问题:从航空影像中重建公路网。首先描述现有的度量标准及其缺点,然后介绍新提出的三个指标:Path-Based Metric (OPT-P)、 Junction-Based Metric (OPT-J)、 Subgraph-Based Metric (OPT-G),并在合成数据和真实数据上对它们进行了测试。

航空图像分割

End-to-End Trainable Deep Active Contour Models for Automated Image Segmentation: Delineating Buildings in Aerial Imagery

作者 | Ali Hatamizadeh, Debleena Sengupta, Demetri Terzopoulos

单位 | 加利福尼亚大学洛杉矶分校

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.11691

备注 | ECCV 2020

航拍场景识别

Cross-Task Transfer for Geotagged Audiovisual Aerial Scene Recognition

作者 | Di Hu, Xuhong Li, Lichao Mou, Pu Jin, Dong Chen, Liping Jing, Xiaoxiang Zhu, Dejing Dou

单位 | 百度;慕尼黑工业大学;German Aerospace Center;

论文 | https://arxiv.org/abs/2005.08449

代码 | https://github.com/DTaoo/Multimodal-Aerial-Scene-Recognition

备注 | ECCV 2020

备注:完善中

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