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【泡泡图灵智库】通过方向和分割任务的联合学习改善道路提取的连接性(CVPR)

泡泡机器人SLAM  · 公众号  · 机器人  · 2019-06-26 06:30
 泡泡图灵智库,带你精读机器人顶级会议文章标题:Improved Road Connectivity by Joint Learning of Orientation and Segmentation作者:Anil Batra, Suriya Singh, Guan Pang, Saikat Basu, C.V. Jawahar, and Manohar Paluri来源:CVPR2019编译:李永飞审核:尹双双欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体如需转载,后台留言申请授权摘要        大家好,今天为大家带来的文章是——Improved Road Connectivity by Joint Learning of Orientation and Segmentation,该文章发表于CVPR2019。             通过卫星图提取的路网常常会包含许多的零散的道路片段,这导致在真实的应用中无法使用该道路图。基于像素级分类(分割)的方法由于缺乏对连接关系的监督和有效的拓扑关系的约束,无法生成拓扑连接关系正确的道路分割结果。 ………………………………

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