Robust Recursive Fusion of Multiresolution Multispectral Images with Location-Aware Neural Networks
专题命中 遥感融合与全色锐化 :image fusion(abstract);分类 eess.IV、eess.SP
视觉与机器人
面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合,包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。
专题命中 遥感融合与全色锐化 :image fusion(abstract);分类 eess.IV、eess.SP
机构 * Institute of Applied Computing and Community Code (IAC3)(应用计算与社区代码研究所) ; Dept. of Mathematics and Computer Science, Universitat de les Illes Balears(数学与计算机科学系,巴利阿里大学)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :image fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
专题命中 遥感融合与全色锐化 :pansharpening(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments Submitted to IGARSS 2025
专题命中 遥感融合与全色锐化 :information fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
专题命中 遥感融合与全色锐化 :pansharpening(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments ECCV camera-ready
专题命中 遥感融合与全色锐化 :image fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments Accepted by TNNLS 2024 Some errors has been corrected
专题命中 遥感融合与全色锐化 :image fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Journal ref IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 60, pp. 1-15, 2022
专题命中 遥感融合与全色锐化 :image fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Journal ref IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, vol. 10, no. 2, pp. 231-249, June 2022
专题命中 遥感融合与全色锐化 :information fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments Submitted to IEEE Transactions On Geoscience And Remote Sensing
专题命中 遥感融合与全色锐化 :multi-modal fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments IJCNN workshop on Multimodal Synthetic Data for Deep Neural Networks (MSynD), 2023
专题命中 遥感融合与全色锐化 :image fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
专题命中 遥感融合与全色锐化 :sensor fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Journal ref IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2022
专题命中 遥感融合与全色锐化 :image fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments 4 pages, 2 figures, 1 table, and 2 algorithms. Submitted to the International Geoscience and Remote Sensing Symposium (2021)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :pan-sharpening(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments 24 pages, 16 figures
专题命中 遥感融合与全色锐化 :pansharpening(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
专题命中 遥感融合与全色锐化 :pan-sharpening(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments Accepted to CVPR 2021
专题命中 遥感融合与全色锐化 :pansharpening(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Journal ref IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51(2): 872 - 880, 2013
专题命中 遥感融合与全色锐化 :pan-sharpening(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments This paper has been Accepted for publication in the International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2021)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :sensor fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments Proposal presented at NeurIPS 2020 Climate Change AI Workshop and ESA Phi-Week. Copernicus Masters finalist. 14 pages; 4 figures
专题命中 遥感融合与全色锐化 :pan-sharpening(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments To be published in the ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences: https://www.isprs.org/publications/annals.aspx, proceedings of the XXIV ISPRS Congress, 14-20 June 2020, Nice, France
Journal ref ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., V-1-2020, 33-40
专题命中 遥感融合与全色锐化 :infrared and visible(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments 36 pages, 11 figures. Accepted to European Conference on Computer Vision (ECCV) 2020
基于多模态深度学习的高光谱卫星图像甲烷羽流分割
机构 * Department of Computer Science, Universidad Industrial de Santander(计算机科学系,圣安德烈斯工业大学)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :multimodal fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出一种多模态深度学习模型,集成特征引导的甲烷增强机制,在MPDataset上取得优于现有方法的性能,实现高精度与高效率的甲烷羽流分割。
Comments Accepted at IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2026
IB-HFN: 信息瓶颈驱动的SAR-光学融合网络用于高保真云去除
机构 * Institute of Geospatial Information, Information Engineering University(测绘信息研究院,信息工程大学)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :multimodal fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出IB-HFN网络,通过双流骨干、空间信息瓶颈融合模块和联合优化策略,抑制SAR散斑噪声并保留光学细节,实现高保真云去除。
图像条件实例提示网络用于遥感图像指代分割
机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China(西北工业大学计算机科学学院,西安,中国) ; College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University, Shanghai, China(复旦大学智能机器人与先进制造学院,上海,中国) ; Shenzhen Research Institute of Northwestern Polytechnical University, Shenzhen, China(西北工业大学深圳研究院,深圳,中国)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :information fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出图像条件实例提示网络(ICIPNet),通过自适应视觉语义表示和双边信息融合模块,缓解跨模态特征融合瓶颈,提升遥感图像指代分割性能。
Comments 6 pages, 3 figures. Equal contribution: Biaoyu Ren and Qingsheng Wang. Corresponding authors: Dingkang Yang and Wenxuan Wang
SkySeg: 野外异构无人机协同机载语义分割
机构 * Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) ; ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) ; Huawei Cloud Algorithm Innovation Lab(华为云算法创新实验室)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :information fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对资源受限无人机在动态环境中实时语义分割的挑战,提出SkySeg异构多无人机空-空协作框架,结合高效信息融合推理与跨设备测试时自适应策略,实现低成本传感器下的机载分割,加速约3.6倍并提升精度5.91%。
SpectralEarth-FM: 将高光谱图像引入多模态地球观测预训练
机构 * Chair of Data Science in Earth Observation(地球观测数据科学主任) ; Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) ; Remote Sensing Technology Institute(遥感技术研究所) ; German Aerospace Center (DLR)(德国航空航天中心) ; Department of Aerospace Engineering(航空航天工程系) ; University of the Bundeswehr Munich(联邦国防军慕尼黑大学) ; LEAP ; Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心) ; Univ. Grenoble Alpes(格勒诺布尔阿尔卑斯大学) ; Inria(法国国家信息与自动化技术研究院) ; CNRS(法国国家科学研究中心) ; Grenoble INP(格勒诺布尔INP) ; LJK
专题命中 遥感融合与全色锐化 :sensor fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出SpectralEarth-FM,一种用于多传感器地球观测输入的分层变压器,旨在联合处理高光谱图像与低通道观测。通过构建SpectralEarth-MM数据集,采用JEPA风格的目标进行预训练,实现了在高光谱下游任务和标准EO基准上的最佳性能。
WD-FQDet:通过小波分解和频率感知查询学习的多光谱检测变换器
机构 * University of Electronic Science and Technology of China(电子科学与技术大学)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :infrared and visible(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出WD-FQDet框架,通过小波分解和频率感知查询学习分离红外与可见光的共性与专用特征,提升多光谱目标检测性能。
MPerS: 动态多模态大语言模型混合专家感知引导的遥感场景分割
机构 * The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)(香港中文大学(深圳)) ; Southwest Jiaotong University(西南交通大学)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :multimodal fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出MPerS方法,通过设计多提示生成高质量遥感描述,结合DINOv3提取视觉特征,利用动态混合专家模块和语言查询引导注意力实现精准分割。
Comments Accepted to CVPR 2026 Findings. 11 pages, 6 figures
RoboKA:基于KAN的多模态学习用于RoboCall监控系统
专题命中 遥感融合与全色锐化 :multimodal fusion(abstract);分类 cs.MM
AI总结 本文提出RoboKA,一种基于KAN的多模态融合框架,用于建模音频和语言线索之间的非线性交互,以提高RoboCall监控的召回率和F1分数。
Comments Accepted to the International Conference on Multimedia & Expo (ICME) 2026, 7th International Workshop on Surveillance Data Processing
一种面向数据的视觉Transformer基线用于SAR海冰分类
机构 * The University of Texas Permian Basin(德克萨斯大学二叠纪盆地分校)
专题命中 遥感融合与全色锐化 :multimodal fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种基于SAR的视觉Transformer基线,用于解决极地海冰分类中的类别不平衡问题,通过对比不同损失函数的性能,验证了聚焦损失在稀有冰类中的有效性。