Map-Repair：卫星图像中深度地籍图对齐与时序不一致性修复
计算机视觉与模式识别
2020-07-27 v1
摘要
在快速发展的国家，追踪新建筑的建设或旧结构的拆除，并因此保持最新的地籍图是困难的。此外，由于城市区域的复杂性或用于地籍图提取的数据不一致性，以未对齐形式存在的错误是一个常见问题。在这项工作中，我们提出了一种端到端的深度学习方法，该方法能够通过纠正标签噪声，并在需要时同时纠正未对齐，来解决输入强度图像与可用建筑足迹之间的不一致性。获得的结果证明了所提方法对甚至严重未对齐示例的鲁棒性，使其可能适用于像OpenStreetMap校正这样的实际应用。
引用
@article{arxiv.2007.12470,
title = {Map-Repair: Deep Cadastre Maps Alignment and Temporal Inconsistencies Fix in Satellite Images},
author = {Stefano Zorzi and Ksenia Bittner and Friedrich Fraundorfer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.12470},
year = {2020}
}