I detta arbete föreslår vi en cross-view lärande strategi, där bilder som fångas från en marknivå vy används som svagt övervakade kommentarer för att tolka overhead bilder. Resultatet är ett konvolutionellt neuralt nätverk för overheadbilder som är kapabel att förutsäga typ och räkna av objekt som sannolikt kommer att ses från en marknivå perspektiv. Vi demonstrerar vår strategi på en stor datauppsättning av geotaggade marknivå- och overheadbilder och finner att vårt nätverk fångar semantiskt meningsfulla funktioner, trots att de är utbildade utan manuella kommentarer.
Greenwell m.fl. I REF föreslogs en liknande metod för korsvis lärande för att lära sig en modell som kan förutsäga typen och antalet objekt som sannolikt kommer att ses utifrån ett markbaserat perspektiv som är beroende av den allmänna bilden.
What Goes Where: Predicting Object Distributions from Above
{'venue': 'IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'journal': 'IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}