利用改进的生成对抗网络生成建筑足迹
计算机视觉与模式识别
2019-05-01 v1
摘要
建筑足迹信息是城市模型三维重建的基本要素。由于建筑形状的复杂性，从卫星图像自动生成建筑足迹是一项相当大的挑战。本工作中，我们提出了改进的生成对抗网络（GANs）用于从卫星图像自动生成建筑足迹。我们使用了带有由Wasserstein距离导出的代价函数并添加梯度惩罚项的条件GAN。所得结果表明，与条件生成对抗网络、U-Net及其他网络相比，所提方法能显著提升建筑足迹生成的质量。此外，我们的方法几乎免除了所有超参数调优。
引用
@article{arxiv.1810.11224,
title = {Building Footprint Generation Using Improved Generative Adversarial Networks},
author = {Yilei Shi and Qingyu Li and Xiao Xiang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.11224},
year = {2019}
}
备注
5 pages