利用拓扑学进行卫星和航空影像中领域自适应道路分割
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过远程感知图像的分割获取道路的精确方面对于自主车辆、城市发展规划以及实现可持续发展目标等很多实际应用非常有用。本研究提出了一种基于拓扑感知的无监督领域自适应方法用于道路分割，通过预测道路骨架作为辅助任务来强制施加拓扑约束，并利用基于连通性的伪标签精化策略过滤噪声伪标签，避免出现孔洞和不连续性。在基准数据集上进行的大量实验表明，该方法在 IoU、F1 分数和 APLS...
本研究提出了一种基于拓扑感知的无监督领域自适应方法用于道路分割，通过预测道路骨架作为辅助任务来强制施加拓扑约束，并利用基于连通性的伪标签精化策略过滤噪声伪标签，避免出现孔洞和不连续性。实验表明，该方法在 IoU、F1 分数和 APLS 方面相较于现有的最先进方法有最少 6.6%、6.7% 和 9.8% 的较大增益。
