映射里约热内卢的贫民区：通用 vs. 卫星专用神经网络
计算机视觉与模式识别
2025-10-07 v1 机器学习
摘要
虽然已开发出用于检测非正式定居区的深度学习方法，但尚未充分利用最新预训练神经网络的潜力。我们比较了两种用于检测里约热内卢贫民区的预训练神经网络：1. 在大规模多样化无特定图像数据集上预训练的通用网络，2. 在卫星图像上预训练的专用网络。后者更具体地针对目标任务，而前者已在显著更多图像上进行预训练。因此，本研究探讨了任务特异性与数据量哪一种在城市非正式定居区检测中产生更佳性能。
引用
@article{arxiv.2510.03725,
title = {Mapping Rio de Janeiro's favelas: general-purpose vs. satellite-specific neural networks},
author = {Thomas Hallopeau and Joris Guérin and Laurent Demagistri and Youssef Fouzai and Renata Gracie and Vanderlei Pascoal De Matos and Helen Gurgel and Nadine Dessay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.03725},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 1 figure, 1 table. Presented at the 21st Brazilian Symposium on Remote Sensing (SBSR 2025)