基于多图像融合的单幅图像云检测
计算机视觉与模式识别
2020-07-31 v1
摘要
遥感影像中的云、雪和阴影等伪影给语义分割和目标检测等多项任务带来挑战。开发此类伪影识别算法的一个主要难点是收集标注训练数据的成本。在本工作中，我们探索如何利用多图像融合的最新进展来引导单幅图像云检测。我们证明，一个被优化用于估计图像质量的网络也隐式地学会了检测云。为支持我们方法的训练与评估，我们收集了一个大型 Sentinel-2 图像数据集以及逐像素的地表覆盖语义标注。通过多种实验，我们表明我们的方法减少了对标注训练数据的需求并提升了云检测性能。
引用
@article{arxiv.2007.15144,
title = {Single Image Cloud Detection via Multi-Image Fusion},
author = {Scott Workman and M. Usman Rafique and Hunter Blanton and Connor Greenwell and Nathan Jacobs},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15144},
year = {2020}
}
备注
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2020