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今年，CVPR共收到了9155份論文，繼續(xù)保持著上漲勢頭，也是再一次刷新了記錄。其中錄用了2360篇（接受率25.78%）。遙感圖像處理和相關(guān)地學(xué)研究也是計算機視覺的重要組成部分，近些年來，每年的CVPR文章里，都可以看到遙感地學(xué)相關(guān)的優(yōu)秀論文。今年錄用的文章列表尚未完全統(tǒng)計，讓我們先匯總回顧一下去年在CVPR種與遙感相關(guān)的論文。如有所整理的有遺漏或問題，歡迎在文末留言。

論文1

PolyWorld: Polygonal Building Extraction with Graph Neural Networks in Satellite Images

PolyWorld: 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星圖像多邊形建筑物提取，文章提出的方法可以從圖像中直接提取建筑頂點并連接以創(chuàng)建精確的多邊形。

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zorzi_PolyWorld_Polygonal_Building_Extraction_With_Graph_Neural_Networks_in_Satellite_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/zorzi-s/PolyWorldPretrainedNetwork

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zorzi_PolyWorld_Polygonal_Building_Extraction_With_Graph_Neural_Networks_in_Satellite_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/zorzi-s/PolyWorldPretrainedNetwork

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論文2

CVNet: Contour Vibration Network for Building Extraction

用于建筑物提取的輪廓振動網(wǎng)絡(luò)，這是一個提取建筑物邊界的網(wǎng)絡(luò)，靈感來自物理中的振動理論。

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Xu_CVNet_Contour_Vibration_Network_for_Building_Extraction_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/xzq-njust/CVNet

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Xu_CVNet_Contour_Vibration_Network_for_Building_Extraction_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/xzq-njust/CVNet

論文3

Revisiting Near/Remote Sensing with Geospatial Attention

重新審視近/遙感與地理空間注意力，這邊文章結(jié)合了輔助地面圖像，并介紹了地理空間注意力的概念。

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Workman_Revisiting_NearRemote_Sensing_With_Geospatial_Attention_CVPR_2022_paper.html

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Workman_Revisiting_NearRemote_Sensing_With_Geospatial_Attention_CVPR_2022_paper.html

論文4

Oriented RepPoints for Aerial Object Detection

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Li_Oriented_RepPoints_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/LiWentomng/OrientedRepPoints

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Li_Oriented_RepPoints_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/LiWentomng/OrientedRepPoints

論文5

Weakly Supervised Rotation-Invariant Aerial Object Detection Network

弱監(jiān)督的旋轉(zhuǎn)不變性航空目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)。

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Feng_Weakly_Supervised_Rotation-Invariant_Aerial_Object_Detection_Network_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/XiaoxFeng/RINet

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Feng_Weakly_Supervised_Rotation-Invariant_Aerial_Object_Detection_Network_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/XiaoxFeng/RINet

論文6

Sparse and Complete Latent Organization for Geospatial Semantic Segmentation

提出了新穎的結(jié)構(gòu)，緩解地學(xué)數(shù)據(jù)語義分割中的前景和背景類內(nèi)方差較大等問題。

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Yang_Sparse_and_Complete_Latent_Organization_for_Geospatial_Semantic_Segmentation_CVPR_2022_paper.html

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Yang_Sparse_and_Complete_Latent_Organization_for_Geospatial_Semantic_Segmentation_CVPR_2022_paper.html

論文7

Self-Supervised Material and Texture Representation Learning for Remote Sensing Tasks

用于遙感任務(wù)的自監(jiān)督材料和紋理表示學(xué)習(xí)，提出了一種自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法MATTER ( MATerial and TExture Representation Learning)

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Akiva_Self-Supervised_Material_and_Texture_Representation_Learning_for_Remote_Sensing_Tasks_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/periakiva/MATTER

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Akiva_Self-Supervised_Material_and_Texture_Representation_Learning_for_Remote_Sensing_Tasks_CVPR_2022_paper.html

代碼：

https://github.com/periakiva/MATTER

論文8

DynamicEarthNet: Daily Multi-Spectral Satellite Dataset for Semantic Change Segmentation

DynamicEarthNet：用于語義變化分割的每日多光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)集，這一篇主要提出了新的遙感數(shù)據(jù)集，包含了來自Planet Labs、Sentinel 2 衛(wèi)星等的影像，突出了多時態(tài)的研究。

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Toker_DynamicEarthNet_Daily_Multi-Spectral_Satellite_Dataset_for_Semantic_Change_Segmentation_CVPR_2022_paper.html

數(shù)據(jù) :

文章：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Toker_DynamicEarthNet_Daily_Multi-Spectral_Satellite_Dataset_for_Semantic_Change_Segmentation_CVPR_2022_paper.html

數(shù)據(jù) :

論文9

GeoEngine: A Platform for Production-Ready Geospatial Research

GeoEngine，一個用于地理空間研究的平臺

文章 ;

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Verma_GeoEngine_A_Platform_for_Production-Ready_Geospatial_Research_CVPR_2022_paper.html

文章 ;

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Verma_GeoEngine_A_Platform_for_Production-Ready_Geospatial_Research_CVPR_2022_paper.html

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編輯：吳春奇 審核：劉欣然

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