基于地势信息的自主学习：利用有限注释增强 LiDAR 数据中的建筑物提取

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用地面高程模型和自我监督学习的方法，在建筑物分割地图中利用少量标签数据取得了较好的效果，对于在遥感领域中提取特征具有高效性和有效性。

该文介绍了一种使用Barlow Twins训练自监督编码器的技术，可以从未标记的数据中学习，减少注释样本的数量，并在语义场景分割任务中应用。实验结果表明，无监督预训练可以提高性能，特别是对于少数类别。

Barlow Twins 少数类别 无监督预训练 自监督编码器 语义场景分割
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