遥感AI - Category - 堂堂一跑堂

遥感AI

2026

VHM：让遥感视觉语言模型既\"能干\"又\"诚实\"的AAAI 2025力作 06-02

突破方形卷积限制：自适应矩形卷积革新遥感图像融合 06-01

支持任意波段、任意分辨率！AOM：通用遥感基础模型 06-01

扩散模型赋能遥感变化检测：DDPM-CD的创新之路 06-01

当遥感图像学会\"思考\"：SegEarth-R1用LLM实现地理空间像素推理 06-01

全球首个十亿级高光谱基础模型：HyperSIGMA如何统一高层与底层视觉任务？ 06-01

从模型权重中学习：GeoSANE开创遥感基础模型新范式 06-01

UniGeoSeg：百万级数据集驱动的统一开放世界遥感分割框架 06-01

TESSERA：用Barlow Twins从时序卫星影像中学习全球10米分辨率表示 06-01

SkySense：20亿参数多模态遥感基础模型，统一理解地球观测 06-01

SkySense V2：统一多模态遥感基础模型，一个Backbone搞定RGB/SAR/多光谱 06-01

SatDINO：当DINO遇上遥感——对比学习在卫星图像预训练中的深度探索 06-01

SAM 3赋能遥感开放词汇分割：SegEarth-OV3的免训练新范式 06-01

RSRefSeg：用CLIP+SAM双剑合璧，让遥感图像\"听懂\"自然语言描述 06-01

RSKT-Seg：旋转不变+领域迁移实现遥感图像开放词汇分割 06-01

RSCaMa：首次将Mamba引入遥感变化描述任务，实现高效时空建模 06-01

ROS-SAM：遥感视频中运动目标的高质量交互式分割 06-01

Prithvi-EO-2.0：NASA和IBM联手打造的600M参数地球观测基础模型 06-01

Mamba-FCS：融合空间-频率特征与变化引导注意力的遥感语义变化检测 06-01

MAESTRO：多模态多时相多光谱遥感自监督学习的\"指挥家\" 06-01

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