面向多日期卫星数据的语义神经辐射场
计算机视觉与模式识别
2025-02-25 v1
摘要
在这项工作中，我们提出了一种特定于卫星的神经辐射场 (NeRF) 模型，能够获得场景的三维语义表示（神经语义场）。该模型从一组多日期卫星图像及对应的像素级语义标签中推导输出。我们展示了我们方法的鲁棒性及其改善噪声输入标签的能力。我们利用语义信息来改善颜色预测，以解决由车辆等非平稳类别引起的时间图像不一致性。为了促进该领域的进一步研究，我们提供了一个包含流行多视角卫星图像人工生成标签的数据集。我们的代码和数据集可在 https://github.com/wagnva/semantic-nerf-for-satellite-data 获取。
引用
@article{arxiv.2502.16992,
title = {Semantic Neural Radiance Fields for Multi-Date Satellite Data},
author = {Valentin Wagner and Sebastian Bullinger and Christoph Bodensteiner and Michael Arens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16992},
year = {2025}
}
备注
Accepted at the CV4EO Workshop at WACV 2025