HiSup：卫星图像中建筑物多边形映射的精准解决方案

HiSup：卫星图像中建筑物多边形映射的精准解决方案

HiSup 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/HiSup

项目介绍

HiSup 是由 Bowen Xu、Jiakun Xu、Nan Xue 和 Gui-Song Xia 共同开发的一个开源项目，旨在解决卫星图像中建筑物多边形映射的掩码可逆性问题。通过引入层次监督信号，HiSup 能够引导卷积神经网络以形状感知的方式学习，从而实现高精度的建筑物多边形映射。

项目技术分析

HiSup 的核心技术在于其层次监督机制，包括顶点、边界和掩码的监督信号。项目通过将吸引场嵌入的聚合作为高层次掩码和底层顶点学习的关键组件，显著提升了模型的性能。此外，HiSup 采用了 HRNetV2 作为骨干网络，结合预训练参数，进一步优化了模型的精度和效率。

项目及技术应用场景

HiSup 在多个领域具有广泛的应用前景，特别是在需要高精度建筑物映射的场景中，如：

• 城市规划与管理：帮助城市规划者更准确地了解城市建筑布局，优化城市规划。
• 灾害评估与管理：在灾害发生后，快速生成建筑物受损情况的地图，辅助救援决策。
• 地理信息系统（GIS）：为 GIS 系统提供高精度的建筑物数据，提升系统的分析能力。

项目特点

• 高精度映射：通过层次监督机制，HiSup 在 AICrowd 基准测试中取得了多项最新的最优性能，包括 AP 和 Boundary AP。
• 易于使用：项目提供了详细的安装指南和预训练模型，用户可以快速上手并进行测试。
• 灵活配置：支持单 GPU 和多 GPU 训练，满足不同用户的需求。
• 开源社区支持：项目得到了多个开源社区的支持，包括 hawp、ECA-Net、HR-Net 等，确保了技术的先进性和可持续性。

结语

HiSup 不仅在技术上实现了突破，更为卫星图像处理领域带来了新的可能性。无论你是研究人员、开发者还是行业应用者，HiSup 都值得你一试。立即访问项目仓库，开始你的高精度建筑物映射之旅吧！

项目仓库链接

HiSup 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/HiSup