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今年，CVPR收到的论文数量达到9155份，这一数字再次证明了其上升的趋势，并且创造了新的历史最高记录。在这些论文中，共有2360篇被录用（接受率为25.78%）。遥感图像处理以及与地学相关的领域，同样是计算机视觉领域不可或缺的一部分。近年来，在CVPR的论文集中，我们总能发现多篇关于遥感地学的杰出研究成果。今年新增的论文清单尚未全部整理完毕，在此，我们先来梳理一下去年在CVPR会议上发表的与遥感技术相关的学术成果。若在整理过程中出现疏漏或疑问kaiyun.ccm，敬请大家在文章末尾留言指出。
论文1
PolyWorld：基于卫星图像的图神经网络在多边形建筑提取中的应用
PolyWorld项目：运用图神经网络技术对卫星图像中的多边形建筑物进行提取，该研究提出的新方法能够直接从图像中识别并连接建筑物的顶点，从而构建出精确的多边形模型。
文章：
在卫星图像中，通过图神经网络技术，实现了对多边形建筑的提取，相关研究论文已发布于CVPR2022会议，具体链接为https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zorzi_PolyWorld_Polygonal_Building_Extraction_With_Graph_Neural_Networks_in_Satellite_CVPR_2022_paper.html。
代码：
论文2
CVNet：针对建筑提取的轮廓振动网络
这是一种专门用于从建筑物中提取轮廓的网络，其设计灵感源自物理学中的振动原理。该网络旨在准确捕捉建筑物的边缘特征。
文章：
该链接指向的是一篇关于CVPR2022会议的论文，论文题目为《CVNet：一种用于建筑提取的轮廓振动网络》，作者为Xu等人，详细介绍了该网络在建筑提取领域的应用。
代码：
此链接指向的是xzq-njust所创建的CVNet项目页面。
论文3
重新审视地理空间注意力在近/遥感领域的应用
对遥感技术和地理空间注意力机制进行深入探讨，本文在借鉴地面图像支持的基础上，详细阐述了地理空间注意力的相关理念。
文章：
在《CVPR2022》会议的论文中，Workman团队对近远程感知技术进行了深入研究，通过引入地理空间注意力机制，对这一领域进行了重新审视，并提出了新的见解。该论文的链接为：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Workman_Revisiting_NearRemote_Sensing_With_Geospatial_Attention_CVPR_2022_paper.html。
论文4
针对空中目标检测的定向RepPoints
文章：
该研究在CVPR2022会议的论文中提出了一个名为“面向空中目标检测的定向点表示”的方法，通过访问以下链接可以获取详细内容：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Li_Oriented_RepPoints_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2022_paper.html。
代码：
该链接指向的GitHub页面是李文通创建的，其中包含了面向代表性的点的研究项目。
论文5
弱监督旋转不变性航空目标检测网络
弱监督的旋转不变性航空目标检测网络。
文章：
该网络在弱监督下实现了旋转不变性，能够对空中物体进行检测，相关研究论文已发布在CVPR2022会议的开放获取平台上，详细内容可通过以下链接查阅：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Feng_Weakly_Supervised_Rotation-Invariant_Aerial_Object_Detection_Network_CVPR_2022_paper.html。
代码：
严禁对RINet项目进行任何形式的修改，包括但不限于代码、设计文档等开yun体育app官网网页登录入口，确保项目的完整性和一致性。
论文6
稀疏与完整潜在组织应用于地理空间语义分割
提出了独特的架构设计，有效减轻了在地学数据语义分割过程中，前景与背景类别内部存在的较大方差等难题。
文章：
在《CVPR 2022》会议论文中，作者Yang提出了一种针对地理空间语义分割的稀疏与完整潜在组织方法，该论文可通过以下链接查阅：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Yang_Sparse_and_Complete_Latent_Organization_for_Geospatial_Semantic_Segmentation_CVPR_2022_paper.html。
论文7
针对遥感任务，开展自监督材料和纹理表征学习研究
针对遥感任务，我们提出了一种自监督学习策略，名为MATTER（材料与纹理表示学习）。
文章：
在《CVPR 2022》会议论文中，作者详细探讨了通过自监督方法对遥感任务中的材料和纹理表征进行学习的研究成果，该研究可在以下链接中查阅：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Akiva_Self-Supervised_Material_and_Texture_Representation_Learning_for_Remote_Sensing_Tasks_CVPR_2022_paper.html。
代码：
该代码库位于GitHub平台，由periakiva创建，专门用于处理MATTER相关事务。
论文8
DynamicEarthNet：每日多光谱卫星数据集，用于语义变化分割
DynamicEarthNet是一个专注于语义变化分割的每日多光谱卫星数据集，本文重点介绍了这一新开发的遥感数据集。该数据集汇集了来自Planet Labs、Sentinel 2等卫星的影像资料，特别强调了多时相研究的重要性。
文章：
该网站链接指向一篇论文，论文介绍了名为“DynamicEarthNet”的每日多光谱卫星数据集，该数据集旨在用于语义变化分割。
数据 :
论文9
GeoEngine：一个专为生产级地理空间研究打造的平台
GeoEngine，一个用于地理空间研究的平台
文章 ;
GeoEngine是一个专为生产就绪的地理空间研究而设计的平台，该平台由The CVPR 2022会议发布，其详细内容可通过以下链接查阅：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Verma_GeoEngine_A_Platform_for_Production-Ready_Geospatial_Research_CVPR_2022_paper.html。
荐读
颜军董事长：卫星定量遥感及技术发展
运用GPT技术撰写关于遥感领域的文章，却遭到了OpenAI自研检测工具的评估，结果显示“疑似由人工智能创作”。
武辰、张良培、杜博三位学者在人工智能领域的权威期刊TPAMI上成功发表了关于遥感变化检测的研究论文。
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