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English(EN) iSAGE: A Human-in-the-Loop Framework for Remote Sensing Semantic Segmentation via Sparse Point Supervision

iSAGE框架使用专家点击改进遥感分割

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了iSAGE，一种新颖的人机协同遥感语义分割框架。该系统通过使用专家点击来定位模型自信的错误，从而绕过了昂贵的像素级标注需求，有效地放大了每次点击的梯度。实验表明，iSAGE可以用极少比例的标注像素实现高精度，在基准数据集上优于现有方法。 AI

影响 该框架可以显著降低遥感领域创建标注数据集的成本和精力，从而加速该领域AI模型的开发和部署。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新框架和实验结果的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Osmar Luiz Ferreira de Carvalho, Osmar Abilio de Carvalho Junior, Anesmar Olino de Albuquerque, Daniel Guerreiro e Silva ·

    iSAGE: A Human-in-the-Loop Framework for Remote Sensing Semantic Segmentation via Sparse Point Supervision

    arXiv:2606.10136v1 Announce Type: new Abstract: Semantic segmentation in remote sensing requires costly pixel-level annotations, and nearly every problem demands a new dataset since models rarely transfer across sensors, platforms, or geographies. Existing human-in-the-loop frame…

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