ECCV 2020 论文汇总：遥感与航空影像处理识别

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”

快速获得最新干货

本文转自我爱计算机视觉

本文盘点 ECCV 2020 中遥感与航空影像相关论文，总计 5 篇。包含图像合成、图像分类、重建、分割等工作。

下载包含这些论文的 ECCV 2020 所有论文：

ECCV 2020 论文合集下载，分类盘点进行中

卫星图像，图像合成

Synthesis and Completion of Facades from Satellite Imagery

作者 | Xiaowei Zhang, Christopher May, Daniel Aliaga

单位 | 普渡大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123470562.pdf

备注 | ECCV 2020 Oral

一种从卫星图像自动合成清晰而规则的建筑物外墙方法

高光谱图像分类

Representative-Discriminative Learning for Open-set Land Cover Classification of Satellite Imagery

作者 | Razieh Kaviani Baghbaderani, Ying Qu, Hairong Qi, Craig Stutts

单位 | 田纳西大学；Applied Research Associates

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.10891

代码 | https://github.com/raziehkaviani/rdosr

备注 | ECCV 2020

本文研究开集土地覆盖分类的问题，在测试过程中识别属于未知类的样本，同时保持已知类的性能。本质上是一个分类问题，但为了更好地将未知类与已知类区分开，需要同时利用数据的代表性和鉴别性。

提出 representative-discriminative open-set recognition (RDOSR)框架，将原始图像空间数据 projects 到利于区分相似类的嵌套特征空间，通过改变所谓的 abundance space 进一步加强 representative 和 discriminative 的能力。

Towards Reliable Evaluation of Algorithms for Road Network Reconstruction from Aerial Images

作者 | Leonardo Citraro, Mateusz Kozi´nski,  Pascal Fua

单位 | 洛桑联邦理工学院（EPFL）

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123730698.pdf

备注 | ECCV 2020

本文研究计算机视觉的一个古老问题：从航空影像中重建公路网。首先描述现有的度量标准及其缺点，然后介绍新提出的三个指标：Path-Based Metric (OPT-P)、 Junction-Based Metric (OPT-J)、 Subgraph-Based Metric (OPT-G)，并在合成数据和真实数据上对它们进行了测试。

End-to-End Trainable Deep Active Contour Models for Automated Image Segmentation: Delineating Buildings in Aerial Imagery

作者 | Ali Hatamizadeh, Debleena Sengupta, Demetri Terzopoulos

单位 | 加利福尼亚大学洛杉矶分校

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.11691

备注 | ECCV 2020

Cross-Task Transfer for Geotagged Audiovisual Aerial Scene Recognition

作者 |  Di Hu ,  Xuhong Li ,  Lichao Mou ,  Pu Jin ,  Dong Chen ,  Liping Jing ,  Xiaoxiang Zhu ,  Dejing Dou

单位 | 百度；慕尼黑工业大学；German Aerospace Center；

论文 | https://arxiv.org/abs/2005.08449

代码 |  https://github.com/DTaoo/Multimodal-Aerial-Scene-Recognition

备注 | ECCV 2020

专辑：计算机视觉方向简介

专辑：视觉SLAM入门

专辑：最新SLAM/三维视觉论文/开源

专辑：三维视觉/SLAM公开课

专辑：深度相机原理及应用

专辑：手机双摄头技术解析与应用

专辑：相机标定

专辑：全景相机

交流群

欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~

投稿、合作也欢迎联系：simiter@126.com

扫描关注视频号，看最新技术落地及开源方案视频秀 ↓