Cross-city matters: A multimodal remote sensing benchmark dataset for cross-city semantic segmentation using high-resolution domain adaptation networks

Artificial intelligence (AI) approaches nowadays have gained remarkable success in single-modality-dominated remote sensing (RS) applications, especially with an emphasis on individual urban environments (e.g., single cities or regions). Yet these AI models tend to meet the performance bottleneck in...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Remote sensing of environment Jg. 299; S. 113856
Hauptverfasser: Hong, Danfeng, Zhang, Bing, Li, Hao, Li, Yuxuan, Yao, Jing, Li, Chenyu, Werner, Martin, Chanussot, Jocelyn, Zipf, Alexander, Zhu, Xiao Xiang
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier Inc 15.12.2023
Schlagworte:
ISSN:0034-4257, 1879-0704
Online-Zugang:Volltext
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