利用深度特征进行遥感图像检索：一项系统性研究
计算机视觉与模式识别
2019-11-22 v3
摘要
遥感（RS）图像检索对于地质信息挖掘具有重要意义。在过去二十年中，围绕该任务开展了大量研究，主要集中在以下三个核心问题：特征提取、相似性度量和相关反馈。由于高分辨率遥感（HRRS）图像中地物的复杂性和多样性，当前的检索方法仍有改进空间。本文分析了 RS 图像检索的三个核心问题，并对现有方法进行了全面回顾。此外，为了推动 HRRS 图像检索的最新技术水平，我们聚焦于特征提取问题，深入探讨如何利用强大的深度表示来解决这一任务。我们对可能影响深度特征性能的相关因素进行了系统性评估研究。通过优化每个因素，我们在公开可用的 HRRS 数据集上取得了显著的检索结果。最后，我们详细解释了实验现象，并根据分析得出结论。我们的工作可为基于内容的 RS 图像检索研究提供指导。
引用
@article{arxiv.1707.07321,
title = {Exploiting Deep Features for Remote Sensing Image Retrieval: A Systematic Investigation},
author = {Xin-Yi Tong and Gui-Song Xia and Fan Hu and Yanfei Zhong and Mihai Datcu and Liangpei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.07321},
year = {2019}
}