
摘要
自动变化检测与灾害损毁评估目前仍依赖大量人力和卫星图像分析人员的手工操作。在自然灾害发生时,及时进行变化检测可有效挽救生命。本文报告了在问题建模、数据处理及训练流程方面的研究成果,这些方法对利用新发布的xBD数据集开展建筑物损毁评估任务具有显著帮助。我们的方法显著优于xBD基准模型,且在xView2挑战赛排行榜中位列前列。相关竞赛代码已公开发布。
代码仓库
ethanweber/xview2
官方
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| 2d-semantic-segmentation-on-xbd | Double branch U-Net | Weighted Average F1-score: 0.741 |