经典文献阅读 | 基于遥感影像中提取向量化的道路网络

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0. 简介 虽然轻地图这套方案已经被业内广泛接受并使用，但是我们发现，对于地图的依赖仍然不可或缺，只是从HD（高精地图）降到了车道级地图（LD Map）乃至标准地图（SD Map）。所以说，我们如果高效的去获取向量化的道路还是非常关键的。 《Segment Anything Model for Road Network Graph Extraction》 一文，这是对 Segment Anything Model (SAM) 的一种改进，用于从卫星图像中提取大规模、矢量化的道路网络图。为了预测图形几何结构，我们将其形式化为一个密集语义分割任务，利用了 SAM 的固有优势。 SAM 的图像编码器经过微调后可生成道路和交叉口的概率掩码，从中通过简单的非极大值抑制提取图的顶点。为了预测图的拓扑结构，我们设计了一种轻量级的基于Transformer的图神经网络，该网络利用 SAM 图像嵌入来估计顶点之间边的存在概率。我们的方法直接预测大区 ………………………………