面向北极永冻土要素高分辨率制图与分割的实时GeoAI方法
计算机视觉与模式识别
2023-06-09 v1
摘要
本文介绍了一种用于大规模影像分析和北极永冻土要素细粒度分割的实时GeoAI工作流。该分析使用了甚高分辨率（0.5m）商业影像。为实现实时预测，我们的工作流采用轻量级的、基于深度学习的实例分割模型SparseInst，其引入并使用了实例激活图来准确定位图像场景内物体的位置。实验结果表明，该模型相比流行的Mask-RCNN模型能以更快的推理速度取得更好的预测精度。
引用
@article{arxiv.2306.05341,
title = {Real-time GeoAI for High-resolution Mapping and Segmentation of Arctic Permafrost Features},
author = {Wenwen Li and Chia-Yu Hsu and Sizhe Wang and Chandi Witharana and Anna Liljedahl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.05341},
year = {2023}
}