可提示分割、开放词表与密集预测 - Category Page 2 - 堂堂一跑堂

可提示分割、开放词表与密集预测

2026

MA3E：让遥感预训练"看见"角度——基于掩码角度感知自编码器的旋转不变表示学习 06-01 22:30

SAM 3赋能遥感开放词汇分割：SegEarth-OV3的免训练新范式 06-01 22:00

Mamba-FCS：融合空间-频率特征与变化引导注意力的遥感语义变化检测 06-01 21:30

扩散模型赋能遥感变化检测：DDPM-CD的创新之路 06-01 21:00

ROS-SAM：遥感视频中运动目标的高质量交互式分割 06-01 15:30

UniGeoSeg：百万级数据集驱动的统一开放世界遥感分割框架 06-01 12:00

M-CD：基于Mamba的孪生网络实现高效遥感变化检测 06-01 06:32

ConInfer：无需训练，用上下文推理实现遥感开放词汇分割 06-01 03:40

突破方形卷积限制：自适应矩形卷积革新遥感图像融合 06-01 00:15

SelectiveMAE：用高效掩码图像建模驯服海量卫星影像 05-31 23:31

多核Inception网络：遥感目标检测的尺度感知新范式 05-31 23:15

SegEarth-OV：让遥感图像拥有"开放世界"分割能力 05-31 19:09

RemoteSAM：面向地球观测的"分割一切"基础模型 05-31 16:35

遥感基础模型新突破：SegEarth-OV与GeoLink的创新解读 05-31 14:04

开放词汇遥感语义分割：GSNet如何让AI识别任意地物类别 05-31 12:35

REST：全景遥感影像端到端语义分割的整体学习框架 05-31 12:00

GeSCF：迈向可泛化的场景变化检测 05-31 12:00

2025

Strip R-CNN：用条纹卷积重新定义遥感目标检测 05-28 14:30

1
2