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English(EN) RBMatch: Dual-Level Class Rebalancing for Semi-Supervised Building Footprint Extraction

RBMatch框架解决了建筑足迹提取中的类别不平衡问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了RBMatch，一个旨在改进遥感影像建筑足迹提取半监督学习的新型框架。该方法解决了类别不平衡的重大挑战，即背景通常会主导前景，导致模型训练出现偏差。RBMatch采用双层再平衡策略，同时调节伪标签生成和无监督损失优化，防止模型偏向多数背景类别。在多个数据集上的实验表明，RBMatch在标记数据非常有限的情况下持续优于现有方法，甚至在某些情况下超过了全监督方法。 AI

影响 这项研究为图像分割的半监督学习提供了一种新颖的方法，有望提高需要大量数据标注的任务的效率。

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RBMatch框架解决了建筑足迹提取中的类别不平衡问题

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Akil Ahmad Taki, Shaikh Anowarul Fattah ·

    RBMatch：用于半监督建筑足迹提取的双层类别再平衡

    arXiv:2610.07698v1 Announce Type: new Abstract: Accurate building footprint extraction from high-resolution remote sensing imagery is essential for urban planning, disaster response, and environmental monitoring. However, obtaining dense pixel-level annotations is costly, motivat…

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