在设计可持续和弹性的城市建造环境的同时，越来越多地促进了世界各地的，重大的数据差距对压迫可持续性问题挑战开展的研究。已知人行道具有强大的经济和环境影响;然而，由于数据收集的成本持久和耗时的性质，大多数城市缺乏它们的表面的空间目录。计算机愿景的最新进展与街道级别图像的可用性一起为城市提供了新的机会，以利用较低的实施成本和更高的准确性提取大规模建筑环境数据。在本文中，我们提出了一个基于主动学习的框架，利用计算机视觉技术来使用广泛可用的街道图像进行分类的计算机视觉技术。我们培训了来自纽约市和波士顿的图像的框架，评价结果显示了90.5％的Miou评分。此外，我们使用六个不同城市的图像评估框架，表明它可以应用于具有不同城市面料的区域，即使在培训数据的领域之外。 Citysurfaces可以为研究人员和城市代理商提供低成本，准确，可扩展的方法来收集人行道材料数据，在寻求主要可持续性问题方面发挥着关键作用，包括气候变化和地表水管理。
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在世界各地人行道的位置，状况和可访问性上缺乏数据，这不仅会影响人们旅行的何处和方式，而且从根本上限制了交互式映射工具和城市分析。在本文中，我们使用层次多尺度注意模型从卫星图像中构建半自动性的初步工作，从卫星图像中构建人行道网络拓扑模型，从而使用基于学习的基于学习的语义细分从街道级图像从街道图像中推断出表面材料，并评估人行道条件和可访问性。使用人群+AI的功能。我们呼吁创建一个标有卫星和街景场景的数据库，以供人行道和人行道可及性问题以及标准化的基准测试。
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Jitendra Malik once said, "Supervision is the opium of the AI researcher". Most deep learning techniques heavily rely on extreme amounts of human labels to work effectively. In today's world, the rate of data creation greatly surpasses the rate of data annotation. Full reliance on human annotations is just a temporary means to solve current closed problems in AI. In reality, only a tiny fraction of data is annotated. Annotation Efficient Learning (AEL) is a study of algorithms to train models effectively with fewer annotations. To thrive in AEL environments, we need deep learning techniques that rely less on manual annotations (e.g., image, bounding-box, and per-pixel labels), but learn useful information from unlabeled data. In this thesis, we explore five different techniques for handling AEL.
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Panoptic semonation组合实例和语义预测，允许同时检测“事物”和“东西”。在许多具有挑战性的问题中有效地接近远程感测的数据中的Panoptic分段可能是吉祥的，因为它允许连续映射和特定的目标计数。有几个困难阻止了遥感中这项任务的增长：（a）大多数算法都设计用于传统图像，（b）图像标签必须包含“事物”和“填写”类，并且（c）注释格式复杂。因此，旨在解决和提高遥感中Panoptic分割的可操作性，这项研究有五个目标：（1）创建一个新的Panoptic分段数据准备管道，（2）提出注释转换软件以产生Panoptic注释; （3）在城市地区提出一个小说数据集，（4）修改任务的Detectron2，（5）评估城市环境中这项任务的困难。我们使用的空中图像，考虑14级，使用0,24米的空间分辨率。我们的管道考虑了三个图像输入，所提出的软件使用点Shapefile来创建Coco格式的样本。我们的研究生成了3,400个样本，具有512x512像素尺寸。我们使用了带有两个骨干板（Reset-50和Reset-101）的Panoptic-FPN，以及模型评估被视为语义实例和Panoptic指标。我们获得了93.9,47.7和64.9的平均iou，box ap和pq。我们的研究提出了一个用于Panoptic Seation的第一个有效管道，以及用于其他研究人员的广泛数据库使用和处理需要彻底了解的其他数据或相关问题。
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TU Dresden www.cityscapes-dataset.net train/val -fine annotation -3475 images train -coarse annotation -20 000 images test -fine annotation -1525 images
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使用计算机视觉对间接费用的分析是一个问题，在学术文献中受到了很大的关注。在这个领域运行的大多数技术都非常专业，需要大型数据集的昂贵手动注释。这些问题通过开发更通用的框架来解决这些问题，并结合了表示学习的进步，该框架可以更灵活地分析具有有限标记数据的新图像类别。首先，根据动量对比机制创建了未标记的空中图像数据集的强大表示。随后，通过构建5个标记图像的准确分类器来专门用于不同的任务。从6000万个未标记的图像中，成功的低水平检测城市基础设施进化，体现了我们推进定量城市研究的巨大潜力。
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高分辨率卫星图像可以为土地覆盖分类提供丰富的详细空间信息，这对于研究复杂的建筑环境尤为重要。但是，由于覆盖范围复杂的覆盖模式，昂贵的训练样品收集以及卫星图像的严重分布变化，很少有研究应用高分辨率图像来大规模详细类别的覆盖地图。为了填补这一空白，我们提出了一个大规模的土地盖数据集，即五亿像素。它包含超过50亿个标记的像素，这些像素由150个高分辨率Gaofen-2（4 M）卫星图像，在24类系统中注释，涵盖人工结构，农业和自然阶层。此外，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应方法，该方法可以转移在标记的数据集（称为源域）上训练的分类模型，以获取大型土地覆盖映射的无标记数据（称为目标域） 。具体而言，我们采用动态伪标签分配和班级平衡策略来介绍一个端到端的暹罗网络，以执行自适应领域联合学习。为了验证我们的数据集的普遍性以及在不同的传感器和不同地理区域中提出的方法，我们对中国的五个大城市和其他五个亚洲国家的五个城市进行了土地覆盖地图，以下情况下使用：Planetscope（3 m），Gaofen-1，Gaofen-1 （8 m）和Sentinel-2（10 m）卫星图像。在总研究区域为60,000平方公里，即使输入图像完全未标记，实验也显示出令人鼓舞的结果。拟议的方法接受了5亿像素数据集的培训，可实现在整个中国和其他亚洲国家的高质量和详细的土地覆盖地图。
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The visual dimension of cities has been a fundamental subject in urban studies, since the pioneering work of scholars such as Sitte, Lynch, Arnheim, and Jacobs. Several decades later, big data and artificial intelligence (AI) are revolutionizing how people move, sense, and interact with cities. This paper reviews the literature on the appearance and function of cities to illustrate how visual information has been used to understand them. A conceptual framework, Urban Visual Intelligence, is introduced to systematically elaborate on how new image data sources and AI techniques are reshaping the way researchers perceive and measure cities, enabling the study of the physical environment and its interactions with socioeconomic environments at various scales. The paper argues that these new approaches enable researchers to revisit the classic urban theories and themes, and potentially help cities create environments that are more in line with human behaviors and aspirations in the digital age.
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集中的动物饲养业务（CAFOS）对空气，水和公共卫生构成严重风险，但已被证明挑战规范。美国政府问责办公室注意到基本挑战是缺乏关于咖啡馆的全面的位置信息。我们使用美国农业部的国家农产病程（Naip）1M / Pixel Acial Imagerery来检测美国大陆的家禽咖啡馆。我们培养卷积神经网络（CNN）模型来识别单个家禽谷仓，并将最佳表现模型应用于超过42 TB的图像，以创建家禽咖啡座的第一个国家开源数据集。我们验证了来自加利福尼亚州的10个手标县的家禽咖啡馆设施的模型预测，并证明这种方法具有填补环境监测中差距的显着潜力。
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As an important data selection schema, active learning emerges as the essential component when iterating an Artificial Intelligence (AI) model. It becomes even more critical given the dominance of deep neural network based models, which are composed of a large number of parameters and data hungry, in application. Despite its indispensable role for developing AI models, research on active learning is not as intensive as other research directions. In this paper, we present a review of active learning through deep active learning approaches from the following perspectives: 1) technical advancements in active learning, 2) applications of active learning in computer vision, 3) industrial systems leveraging or with potential to leverage active learning for data iteration, 4) current limitations and future research directions. We expect this paper to clarify the significance of active learning in a modern AI model manufacturing process and to bring additional research attention to active learning. By addressing data automation challenges and coping with automated machine learning systems, active learning will facilitate democratization of AI technologies by boosting model production at scale.
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Waterbodies和附近相关对象的基于视觉的语义分割提供了管理水资源和处理洪水紧急情况的重要信息。然而，缺乏用于水相关类别的大规模标记培训和测试数据集可防止研究人员在计算机视野中研究水有关的问题。为了解决这个问题，我们呈现亚特兰蒂斯，一个新的水平和相关对象的语义分割的新基准。亚特兰蒂斯由5,195张Waterbodies图像组成，以及56级物体的高质量像素级手动注释，其中包括17级人为物体，18级自然对象和21个一般课程。我们详细介绍了亚特兰蒂斯，并在我们的基准上评估了几种最先进的语义分段网络。此外，通过在两个不同的路径中加工水生和非水生植物来制定新的深度神经网络水平，用于水体语义分割。 Aquanet还包含低级功能调制和交叉路径调制，可增强特征表示。实验结果表明，拟议的Aquanet优于亚特兰蒂斯的其他最先进的语义细分网络。我们声称，亚特兰蒂斯是最大的水体图像数据集，用于语义分割，提供各种水和水有关的类，它将有利于计算机视觉和水资源工程的研究人员。
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语义分割在广泛的计算机视觉应用中起着基本作用，提供了全球对图像的理解的关键信息。然而，最先进的模型依赖于大量的注释样本，其比在诸如图像分类的任务中获得更昂贵的昂贵的样本。由于未标记的数据替代地获得更便宜，因此无监督的域适应达到了语义分割社区的广泛成功并不令人惊讶。本调查致力于总结这一令人难以置信的快速增长的领域的五年，这包含了语义细分本身的重要性，以及将分段模型适应新环境的关键需求。我们提出了最重要的语义分割方法;我们对语义分割的域适应技术提供了全面的调查;我们揭示了多域学习，域泛化，测试时间适应或无源域适应等较新的趋势;我们通过描述在语义细分研究中最广泛使用的数据集和基准测试来结束本调查。我们希望本调查将在学术界和工业中提供具有全面参考指导的研究人员，并有助于他们培养现场的新研究方向。
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车辆分类是一台热电电脑视觉主题，研究从地面查看到顶视图。在遥感中，顶视图的使用允许了解城市模式，车辆集中，交通管理等。但是，在瞄准像素方面的分类时存在一些困难：（a）大多数车辆分类研究使用对象检测方法，并且最公开的数据集设计用于此任务，（b）创建实例分段数据集是费力的，并且（C ）传统的实例分段方法由于对象很小，因此在此任务上执行此任务。因此，本研究目标是：（1）提出使用GIS软件的新型半监督迭代学习方法，（2）提出一种自由盒实例分割方法，（3）提供城市规模的车辆数据集。考虑的迭代学习程序：（1）标记少数车辆，（2）在这些样本上列车，（3）使用模型对整个图像进行分类，（4）将图像预测转换为多边形shapefile，（5 ）纠正有错误的一些区域，并将其包含在培训数据中，（6）重复，直到结果令人满意。为了单独的情况，我们考虑了车辆内部和车辆边界，DL模型是U-Net，具有高效网络B7骨架。当移除边框时，车辆内部变为隔离，允许唯一的对象识别。要恢复已删除的1像素边框，我们提出了一种扩展每个预测的简单方法。结果显示与掩模-RCNN（IOU中67％的82％）相比的更好的像素 - 明智的指标。关于每个对象分析，整体准确性，精度和召回大于90％。该管道适用于任何遥感目标，对分段和生成数据集非常有效。
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Image segmentation is a key topic in image processing and computer vision with applications such as scene understanding, medical image analysis, robotic perception, video surveillance, augmented reality, and image compression, among many others. Various algorithms for image segmentation have been developed in the literature. Recently, due to the success of deep learning models in a wide range of vision applications, there has been a substantial amount of works aimed at developing image segmentation approaches using deep learning models. In this survey, we provide a comprehensive review of the literature at the time of this writing, covering a broad spectrum of pioneering works for semantic and instance-level segmentation, including fully convolutional pixel-labeling networks, encoder-decoder architectures, multi-scale and pyramid based approaches, recurrent networks, visual attention models, and generative models in adversarial settings. We investigate the similarity, strengths and challenges of these deep learning models, examine the most widely used datasets, report performances, and discuss promising future research directions in this area.
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视频分析的图像分割在不同的研究领域起着重要作用，例如智能城市，医疗保健，计算机视觉和地球科学以及遥感应用。在这方面，最近致力于发展新的细分策略;最新的杰出成就之一是Panoptic细分。后者是由语义和实例分割的融合引起的。明确地，目前正在研究Panoptic细分，以帮助获得更多对视频监控，人群计数，自主驾驶，医学图像分析的图像场景的更细致的知识，以及一般对场景更深入的了解。为此，我们介绍了本文的首次全面审查现有的Panoptic分段方法，以获得作者的知识。因此，基于所采用的算法，应用场景和主要目标的性质，执行现有的Panoptic技术的明确定义分类。此外，讨论了使用伪标签注释新数据集的Panoptic分割。继续前进，进行消融研究，以了解不同观点的Panoptic方法。此外，讨论了适合于Panoptic分割的评估度量，并提供了现有解决方案性能的比较，以告知最先进的并识别其局限性和优势。最后，目前对主题技术面临的挑战和吸引不久的将来吸引相当兴趣的未来趋势，可以成为即将到来的研究研究的起点。提供代码的文件可用于：https：//github.com/elharroussomar/awesome-panoptic-egation
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海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。
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最先进的语义或实例分割深度神经网络（DNN）通常在封闭的语义类上培训。因此，它们的装备不适用于处理以前的未持续的对象。然而，检测和定位这些物体对于安全关键应用至关重要，例如对自动驾驶的感知，特别是如果它们出现在前方的道路上。虽然某些方法已经解决了异常或分发的对象分割的任务，但由于缺乏固体基准，在很大程度上存在进展仍然缓慢;现有数据集由合成数据组成，或遭受标签不一致。在本文中，我们通过介绍“SegmentMeifyOUCAN”基准来弥合这个差距。我们的基准解决了两个任务：异常对象分割，这将考虑任何以前的未持续的对象类别;和道路障碍分割，它侧重于道路上的任何物体，可能是已知的或未知的。我们将两个相应的数据集与执行深入方法分析的测试套件一起提供，考虑到已建立的像素 - 明智的性能度量和最近的组件 - 明智的，这对对象尺寸不敏感。我们凭经验评估了多种最先进的基线方法，包括使用我们的测试套件在我们的数据集和公共数据上专门为异常/障碍分割而设计的多种型号。异常和障碍分割结果表明，我们的数据集有助于数据景观的多样性和难度。
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街道级别图像对原位数据收集进行扩大占据了重要潜力。通过组合使用便宜的高质量相机与最近的深度学习计算解决方案的进步来实现这一点，以推导出相关专题信息。我们介绍了一个框架，用于使用计算机视觉从街道层图像中收集和提取作物类型和候选信息。在2018年生长季节期间，高清图片被捕获在荷兰弗莱洛兰省的侧视动作相机。每个月从3月到10月，调查了一个固定的200公里路线，每秒收集一张照片，结果总计40万个地理标记的图片。在220个特定的包裹物位置，记录了现场作物的观察结果，以获得17种作物。此外，时间跨度包括特定的出苗前包裹阶段，例如用于春季和夏季作物的不同栽培的裸土，以及收获后栽培实践，例如，绿色皱眉和捕捉庄稼。基于与卷积神经网络（MobileNet）的转移学习，使用具有众所周知的图像识别模型的Tensorflow进行分类。开发了一种超核解方法，以获得160型号的表现最佳模型。这种最佳模型应用于独立推理的鉴别作物类型，宏观F1分数为88.1％的宏观效果，在包裹水平的86.9％。讨论了这种方法的潜力和警告以及实施和改进的实际考虑因素。所提出的框架速度升高了高质量的原位数据收集，并通过使用计算机视觉自动分类建议大规模数据收集的途径。
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The ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge is a benchmark in object category classification and detection on hundreds of object categories and millions of images. The challenge has been run annually from 2010 to present, attracting participation from more than fifty institutions. This paper describes the creation of this benchmark dataset and the advances in object recognition that have been possible as a result. We discuss the chal-
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随着商业深度传感器和3D扫描仪的最近可用性和可承受能力，越来越多的3D（即RGBD，点云）数据集已被宣传以促进3D计算机视觉的研究。但是，现有的数据集覆盖相对较小的区域或具有有限的语义注释。对城市规模3D场景的细粒度理解仍处于起步阶段。在本文中，我们介绍了Sensaturban，一个城市规模的UAV摄影测量点云数据集，包括从三个英国城市收集的近30亿积分，占地7.6公里^ 2。 DataSet中的每个点已标记为具有细粒度的语义注释，导致数据集是上一个现有最大摄影测量点云数据集的三倍的三倍。除了诸如道路和植被等诸如道路和植被的常见类别之外，我们的数据集还包含包括轨道，桥梁和河流的城市水平类别。基于此数据集，我们进一步构建了基准，以评估最先进的分段算法的性能。特别是，我们提供了全面的分析，确定了限制城市规模点云理解的几个关键挑战。数据集可在http://point-cloud-analysis.cs.ox.ac.uk中获取。
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