Transfer Learning methods are widely used in satellite image segmentation problems and improve performance upon classical supervised learning methods. In this study, we present a semantic segmentation method that allows us to make land cover maps by using transfer learning methods. We compare models trained in low-resolution images with insufficient data for the targeted region or zoom level. In order to boost performance on target data we experiment with models trained with unsupervised, semi-supervised and supervised transfer learning approaches, including satellite images from public datasets and other unlabeled sources. According to experimental results, transfer learning improves segmentation performance 3.4% MIoU (Mean Intersection over Union) in rural regions and 12.9% MIoU in urban regions. We observed that transfer learning is more effective when two datasets share a comparable zoom level and are labeled with identical rules; otherwise, semi-supervised learning is more effective by using the data as unlabeled. In addition, experiments showed that HRNet outperformed building segmentation approaches in multi-class segmentation.

在本文中，我们介绍了一个新的建筑数据集，并提出了一种新颖的域泛化方法，以促进从高分辨率遥感图像中提取建筑物的开发。当前建筑数据集的问题涉及它们缺乏多样性，标签的质量不令人满意，并且几乎不用于培训具有良好概括能力的建筑提取模型，以便正确地评估模型在实践中的真实性能场景。为了解决这些问题，我们建立了一个名为WHU-MIX建筑数据集的多样化，大规模和高质量的建筑数据集，该数据集更加面向实践。 WHU-MIX建筑物数据集由一个培训/验证集组成，该培训/验证集包含来自世界各地的43,727个不同图像，以及一个测试集，其中包含来自五大洲其他五个城市的8402张图像。此外，为了进一步提高建筑物提取模型的概括能力，我们提出了一种名为批处理样式混合（BSM）的域概括方法，该方法可以嵌入建筑物的frond-end中，以嵌入为有效的插件模块提取模型，为模型提供逐渐更大的数据分布，以学习数据不变知识。这项研究中进行的实验证实了WHU-MIX建筑数据集的潜力，以提高建筑物提取模型的性能，与其他现有数据集相比，MIOU提高了6-36％。其他数据集中标签不准确的不利影响可能会导致约20％的IOU减少。该实验还证实了所提出的BSM模块在增强模型的概括能力和鲁棒性方面的高性能，超过了13％的基线模型，而MIOU中最新的域概括方法则超过了4-15％。

我们对最近的自我和半监督ML技术进行严格的评估，从而利用未标记的数据来改善下游任务绩效，以河床分割的三个遥感任务，陆地覆盖映射和洪水映射。这些方法对于遥感任务特别有价值，因为易于访问未标记的图像，并获得地面真理标签通常可以昂贵。当未标记的图像（标记数据集之外）提供培训时，我们量化性能改进可以对这些遥感分割任务进行期望。我们还设计实验以测试这些技术的有效性，当测试集相对于训练和验证集具有域移位时。

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。

Semantic segmentation works on the computer vision algorithm for assigning each pixel of an image into a class. The task of semantic segmentation should be performed with both accuracy and efficiency. Most of the existing deep FCNs yield to heavy computations and these networks are very power hungry, unsuitable for real-time applications on portable devices. This project analyzes current semantic segmentation models to explore the feasibility of applying these models for emergency response during catastrophic events. We compare the performance of real-time semantic segmentation models with non-real-time counterparts constrained by aerial images under oppositional settings. Furthermore, we train several models on the Flood-Net dataset, containing UAV images captured after Hurricane Harvey, and benchmark their execution on special classes such as flooded buildings vs. non-flooded buildings or flooded roads vs. non-flooded roads. In this project, we developed a real-time UNet based model and deployed that network on Jetson AGX Xavier module.

深度学习方法表明了遥感高空间分辨率（HSR）覆盖映射的有希望的结果。然而，城乡场景可以呈现完全不同的地理景观，以及这些算法的不充分性妨碍了城市级或国家级映射。大多数现有的HSR土地覆盖数据集主要推动学习语义表示的研究，从而忽略了模型可转移性。在本文中，我们介绍了陆地覆盖域自适应语义分割（Loveda）数据集以推进语义和可转让的学习。 Loveda DataSet包含5987个HSR图像，具有来自三个不同城市的166768个注释对象。与现有数据集相比，Loveda DataSet包含两个域名（城乡），由于：1）多尺度对象，带来了相当大的挑战; 2）复杂的背景样本; 3）类分布不一致。 Loveda DataSet适用于土地覆盖语义分段和无监督域适应（UDA）任务。因此，我们在11个语义分割方法和八种UDA方法上基准测试了Loveda DataSet。还进行了一些探索性研究，包括多规范架构和策略，额外的背景监督和伪标签分析，以解决这些挑战。代码和数据在https://github.com/junjue-wang/loveda获得。

这项研究介绍了\ textit {landslide4sense}，这是一种从遥感中检测到滑坡检测的参考基准。该存储库具有3,799个图像贴片，可从Sentinel-2传感器中融合光学层，并带有数字高程模型和来自ALOS Palsar的斜率层。附加的地形信息促进了对滑坡边界的准确检测，而最近的研究表明，仅使用光学数据，这是具有挑战性的。广泛的数据集支持在滑坡检测中进行深度学习（DL）研究，以及用于系统更新滑坡库存的方法的开发和验证。基准数据集已在四个不同的时间和地理位置收集：伊伯里（2018年9月），科达古（2018年8月），戈尔卡（2015年4月）和台湾（2009年8月）。每个图像像素均标记为属于滑坡，包括各种来源和彻底的手动注释。然后，我们评估11个最先进的DL分割模型的滑坡检测性能：U-NET，RESU-NET，PSPNET，CONTECTNET，DEEPLAB-V2，DEEPLAB-V3+，FCN-8，LINKNET，FRRRN-A，FRRN-A，， FRRN-B和SQNET。所有型号均已从划痕上对每个研究区域的四分之一的补丁进行培训，并在其他三个季度的独立贴片上进行了测试。我们的实验表明，Resu-NET的表现优于其他模型，用于滑坡检测任务。我们在\ url {www.landslide4sense.org}公开获得多种源滑坡基准数据（Landslide4sense）和经过测试的DL模型，为遥感，计算机视觉和机器学习社区建立了重要的资源通常，尤其是对滑坡检测的应用。

Extracting building heights from satellite images is an active research area used in many fields such as telecommunications, city planning, etc. Many studies utilize DSM (Digital Surface Models) generated with lidars or stereo images for this purpose. Predicting the height of the buildings using only RGB images is challenging due to the insufficient amount of data, low data quality, variations of building types, different angles of light and shadow, etc. In this study, we present an instance segmentation-based building height extraction method to predict building masks with their respective heights from a single RGB satellite image. We used satellite images with building height annotations of certain cities along with an open-source satellite dataset with the transfer learning approach. We reached, the bounding box mAP 59, the mask mAP 52.6, and the average accuracy value of 70% for buildings belonging to each height class in our test set.

与现场测量相比，遥感益处可以通过使大面积的监控更容易地进行栖息地保护，尤其是在可以自动分析遥感数据的情况下。监测的一个重要方面是对受监视区域中存在的栖息地类型进行分类和映射。自动分类是一项艰巨的任务，因为课程具有细粒度的差异，并且它们的分布是长尾巴且不平衡的。通常，用于自动土地覆盖分类的培训数据取决于完全注释的分割图，从遥感的图像到相当高的分类学，即森林，农田或市区等类别。自动栖息地分类的挑战是可靠的数据注释需要现场策略。因此，完整的分割图的生产成本很高，训练数据通常很稀疏，类似点，并且仅限于可以步行访问的区域。需要更有效地利用这些有限数据的方法。我们通过提出一种栖息地分类和映射的方法来解决这些问题，并应用此方法将整个芬兰拉普兰北部地区分类为Natura2000类。该方法的特征是使用从现场收集的细粒，稀疏，单像素注释，并与大量未经通知的数据结合在一起来产生分割图。比较了监督，无监督和半监督的方法，并证明了从较大的室外数据集中转移学习的好处。我们提出了一个\ ac {cnn}偏向于中心像素分类，与随机的森林分类器结合使用，该分类器比单独的模型本身产生更高的质量分类。我们表明，增加种植，测试时间的增加和半监督的学习可以进一步帮助分类。

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.

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。

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。

本文介绍了Dahitra，这是一种具有分层变压器的新型深度学习模型，可在飓风后根据卫星图像对建筑物的损害进行分类。自动化的建筑损害评估为决策和资源分配提供了关键信息，以快速应急响应。卫星图像提供了实时，高覆盖的信息，并提供了向大规模污点后建筑物损失评估提供信息的机会。此外，深入学习方法已证明在对建筑物的损害进行分类方面有希望。在这项工作中，提出了一个基于变压器的新型网络来评估建筑物的损失。该网络利用多个分辨率的层次空间特征，并在将变压器编码器应用于空间特征后捕获特征域的时间差异。当对大规模灾难损坏数据集（XBD）进行测试以构建本地化和损坏分类以及在Levir-CD数据集上进行更改检测任务时，该网络将实现最先进的绩效。此外，我们引入了一个新的高分辨率卫星图像数据集，IDA-BD（与2021年路易斯安那州的2021年飓风IDA有关，以便域名适应以进一步评估该模型的能力，以适用于新损坏的区域。域的适应结果表明，所提出的模型可以适应一个新事件，只有有限的微调。因此，所提出的模型通过更好的性能和域的适应来推进艺术的当前状态。此外，IDA-BD也提供了A高分辨率注释的数据集用于该领域的未来研究。

作物现场边界有助于映射作物类型，预测产量，并向农民提供现场级分析。近年来，已经看到深深学习的成功应用于划定工业农业系统中的现场边界，但由于（1）需要高分辨率卫星图像的小型字段来解除界限和（2）缺乏（2）缺乏用于模型培训和验证的地面标签。在这项工作中，我们结合了转移学习和弱监督来克服这些挑战，我们展示了在印度的成功方法，我们有效地产生了10,000个新的场地标签。我们最好的型号使用1.5亿分辨率的空中客车现货图像作为投入，预先列进法国界限的最先进的神经网络，以及印度标签上的微调，以实现0.86的联盟（iou）中位数交叉口在印度。如果使用4.8M分辨率的行星扫描图像，最好的模型可以实现0.72的中位数。实验还表明，法国的预训练减少了所需的印度现场标签的数量，以便在数据集较小时尽可能多地实现给定的性能水平。这些发现表明我们的方法是划定当前缺乏现场边界数据集的世界区域中的裁剪领域的可扩展方法。我们公开发布了10,000个标签和描绘模型，以方便社区创建现场边界地图和新方法。

深度学习已被广​​泛用于医学图像分割，并且录制了录制了该领域深度学习的成功的大量论文。在本文中，我们使用深层学习技术对医学图像分割的全面主题调查。本文进行了两个原创贡献。首先，与传统调查相比，直接将深度学习的文献分成医学图像分割的文学，并为每组详细介绍了文献，我们根据从粗略到精细的多级结构分类目前流行的文献。其次，本文侧重于监督和弱监督的学习方法，而不包括无监督的方法，因为它们在许多旧调查中引入而且他们目前不受欢迎。对于监督学习方法，我们分析了三个方面的文献：骨干网络的选择，网络块的设计，以及损耗功能的改进。对于虚弱的学习方法，我们根据数据增强，转移学习和交互式分割进行调查文献。与现有调查相比，本调查将文献分类为比例不同，更方便读者了解相关理由，并将引导他们基于深度学习方法思考医学图像分割的适当改进。

哥内克人Sentinel Imagery的纯粹卷的可用性为使用深度学习的大尺度创造了新的土地利用陆地覆盖（Lulc）映射的机会。虽然在这种大型数据集上培训是一个非琐碎的任务。在这项工作中，我们试验Lulc Image分类和基准不同最先进模型的Bigearthnet数据集，包括卷积神经网络，多层感知，视觉变压器，高效导通和宽残余网络（WRN）架构。我们的目标是利用分类准确性，培训时间和推理率。我们提出了一种基于用于网络深度，宽度和输入数据分辨率的WRNS复合缩放的高效导通的框架，以有效地训练和测试不同的模型设置。我们设计一种新颖的缩放WRN架构，增强了有效的通道注意力机制。我们提出的轻量级模型具有较小的培训参数，实现所有19个LULC类的平均F分类准确度达到4.5％，并且验证了我们使用的resnet50最先进的模型速度快两倍作为基线。我们提供超过50种培训的型号，以及我们在多个GPU节点上分布式培训的代码。

Semantic segmentation of UAV aerial remote sensing images provides a more efficient and convenient surveying and mapping method for traditional surveying and mapping. In order to make the model lightweight and improve a certain accuracy, this research developed a new lightweight and efficient network for the extraction of ground features from UAV aerial remote sensing images, called LDMCNet. Meanwhile, this research develops a powerful lightweight backbone network for the proposed semantic segmentation model. It is called LDCNet, and it is hoped that it can become the backbone network of a new generation of lightweight semantic segmentation algorithms. The proposed model uses dual multi-scale context modules, namely the Atrous Space Pyramid Pooling module (ASPP) and the Object Context Representation module (OCR). In addition, this research constructs a private dataset for semantic segmentation of aerial remote sensing images from drones. This data set contains 2431 training sets, 945 validation sets, and 475 test sets. The proposed model performs well on this dataset, with only 1.4M parameters and 5.48G floating-point operations (FLOPs), achieving an average intersection-over-union ratio (mIoU) of 71.12%. 7.88% higher than the baseline model. In order to verify the effectiveness of the proposed model, training on the public datasets "LoveDA" and "CITY-OSM" also achieved excellent results, achieving mIoU of 65.27% and 74.39%, respectively.

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。

该卷包含来自机器学习挑战的选定贡献“发现玛雅人的奥秘”，该挑战在欧洲机器学习和数据库中知识发现的欧洲挑战赛曲目（ECML PKDD 2021）中提出。遥感大大加速了古代玛雅人森林地区的传统考古景观调查。典型的探索和发现尝试，除了关注整个古老的城市外，还集中在单个建筑物和结构上。最近，已经成功地尝试了使用机器学习来识别古代玛雅人定居点。这些尝试虽然相关，但却集中在狭窄的区域上，并依靠高质量的空中激光扫描（ALS）数据，该数据仅涵盖古代玛雅人曾经定居的地区的一小部分。另一方面，由欧洲航天局（ESA）哨兵任务制作的卫星图像数据很丰富，更重要的是公开。旨在通过执行不同类型的卫星图像（Sentinel-1和Sentinel-2和ALS）的集成图像细分来定位和识别古老的Maya架构（建筑物，Aguadas和平台）的“发现和识别古代玛雅体系结构（建筑物，Aguadas和平台）的挑战的“发现和识别古老的玛雅体系结构（建筑物，阿吉达斯和平台）的“发现玛雅的奥秘”的挑战， （LIDAR）数据。

利用深度学习的水提取需要精确的像素级标签。然而，在像素级别标记高分辨率遥感图像非常困难。因此，我们研究如何利用点标签来提取水体并提出一种名为邻居特征聚合网络（NFANET）的新方法。与PixelLevel标签相比，Point标签更容易获得，但它们会失去许多信息。在本文中，我们利用了局部水体的相邻像素之间的相似性，并提出了邻居采样器来重塑遥感图像。然后，将采样的图像发送到网络以进行特征聚合。此外，我们使用改进的递归训练算法进一步提高提取精度，使水边界更加自然。此外，我们的方法利用相邻特征而不是全局或本地特征来学习更多代表性。实验结果表明，所提出的NFANET方法不仅优于其他研究的弱监管方法，而且还获得与最先进的结果相似。