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Cross-directional Feature Fusion Network zur Bewertung von Gebäudeschäden aus Satellitenbildern

Yu Shen Sijie Zhu Taojiannan Yang Chen Chen

Zusammenfassung

Bei einem Naturereignis (z. B. Erdbeben, Hurrikan usw.) sind schnelle und effektive Reaktionen erforderlich. Die Beurteilung von Gebäudeschäden anhand von Satellitenbildern ist entscheidend, bevor eine wirksame Hilfsmaßnahme eingeleitet werden kann. Hochauflösende Satellitenbilder liefern reichhaltige Informationen aus Vor- und Nachkatastrophen-Szenen, die zur Analyse genutzt werden können. Allerdings berücksichtigen die meisten bestehenden Ansätze diese Bilder lediglich als getrennte Eingaben, ohne deren Zusammenhänge zu erforschen. In diesem Artikel stellen wir eine neuartige, kreuzgerichtete Fusionsstrategie vor, die die Korrelationen zwischen Vor- und Nachkatastrophenbildern effizienter erschließt. Zudem wird die Datenverstärkungsmethode CutMix eingesetzt, um die Herausforderung schwerer Klassen zu bewältigen. Die vorgeschlagene Methode erreicht einen Stand der Technik (state-of-the-art)-Leistungsniveau auf einem großskaligen Datensatz zur Beurteilung von Gebäudeschäden – xBD.


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