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Learning and Adapting Robust Features for Satellite Image Segmentation on Heterogeneous Data Sets

机译:学习和适应用于异构数据集的卫星图像分割的鲁棒特征

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摘要

This paper addresses the problem of training a deep neural network for satellite image segmentation so that it can be deployed over images whose statistics differ from those used for training. For example, in postdisaster damage assessment, the tight time
机译:本文解决了为卫星图像分割训练深度神经网络的问题,以便可以将其部署在统计数据与训练数据不同的图像上。例如,在灾后损失评估中,时间紧迫

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