用于城市语义标注的卷积网络异构数据融合（邀请论文）
神经与进化计算
2017-01-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在本文中，我们提出了一种新颖的模块，利用全卷积网络进行异构数据融合以执行语义标注。我们引入残差校正作为一种学习如何融合来自双流架构预测的方法。特别是，我们在 ISPRS Vaihingen 数据集的城市区域上执行了 DSM 和 IRRG 光学数据的融合，并获得了新的 state-of-the-art 结果。
引用
@article{arxiv.1701.05818,
title = {Fusion of Heterogeneous Data in Convolutional Networks for Urban Semantic Labeling (Invited Paper)},
author = {Nicolas Audebert and Bertrand Le Saux and Sébastien Lefèvre},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.05818},
year = {2017}
}
备注
Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE), Mar 2017, Dubai, United Arab Emirates. Joint Urban Remote Sensing Event 2017