基于条件像素合成的卫星影像时空超分辨率
计算机视觉与模式识别
2022-04-05 v3 人工智能
摘要
高分辨率卫星影像已被证明对广泛任务有用，包括全球人口测量、地方经济生计和生物多样性等许多其他方面。遗憾的是，高分辨率影像采集不频繁且购买昂贵，难以在时间和空间上高效且有效地扩展这些下游任务。我们提出了一种新的条件像素合成模型，该模型利用丰富、低成本、低分辨率的影像，在不可用的时间和地点生成准确的高分辨率影像。我们表明，我们的模型达到了照片级真实的样本质量，并在一项关键下游任务——目标计数——上优于竞争基线，尤其是在地面条件快速变化的地理位置。
引用
@article{arxiv.2106.11485,
title = {Spatial-Temporal Super-Resolution of Satellite Imagery via Conditional Pixel Synthesis},
author = {Yutong He and Dingjie Wang and Nicholas Lai and William Zhang and Chenlin Meng and Marshall Burke and David B. Lobell and Stefano Ermon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.11485},
year = {2022}
}