用于卫星影像建筑物损伤评估的跨方向特征融合网络
计算机视觉与模式识别
2020-11-20 v2
摘要
当自然灾害（如地震、飓风等）发生时，需要快速而有效的响应。在有效响应实施之前，基于卫星影像的建筑物损伤评估至关重要。高分辨率卫星图像提供了灾前和灾后场景的丰富信息以供分析。然而，大多数现有工作简单地使用灾前和灾后图像作为输入，而未考虑它们之间的相关性。在本文中，我们提出了一种新颖的跨方向融合策略，以更好地挖掘灾前和灾后图像之间的相关性。此外，利用CutMix数据增强方法来应对难分类别的挑战。所提方法在大规模建筑物损伤评估数据集——xBD上取得了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2010.14014,
title = {Cross-directional Feature Fusion Network for Building Damage Assessment from Satellite Imagery},
author = {Yu Shen and Sijie Zhu and Taojiannan Yang and Chen Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14014},
year = {2020}
}