研梦非凡 2025-08-21 13:37 北京
遥感图像方向的研究2025年的工作成果，太亮眼！看了60+篇论文，总结了今年下半年到明年大家发论文可以挖一挖的4个方面的创新点：
多模态融合与统一框架
武大港中文的多篇论文都致力于将不同类型的遥感数据（如光学、雷达、多光谱、DSM等）进行融合，并提出了统一的框架或主干网络来处理这些数据。这不仅减少了模型参数，提高了效率，也增强了模型的泛化能力，使其能更好地理解和利用不同模态的信息。例如，SkySense V2提出了统一的Transformer骨干，MFNet也为SAM提供了通用的多模态微调框架。
轻量化与高效性
为了在保证性能的同时，降低模型的计算复杂度和参数量，轻量化设计通过优化网络结构、引入高效的注意力机制或稀疏激活等方法，实现了精度与效率的平衡，增强了模型的可部署性。例如，LiteSeger通过轻量级网络和距离感知分组注意力，SkySense V2则通过专家混合（MoE）减少参数并提升表达能力。
结合先进的深度学习架构
将深度学习架构（如Transformer、大语言模型）与遥感任务相结合。 它们利用Transformer强大的全局建模能力，或将多模态大语言模型（MLLM）用于遥感任务，突破传统CNN模型的局限，提升模型的推理和泛化能力。 例如，LiteSeger融合了CNN和Transformer，VectorLLM则首次将MLLM应用于遥感矢量提取。
突破传统流程与范式
部分工作挑战了传统的遥感数据处理流程。例如，VectorLLM通过端到端的点回归，跳过了传统的“分割—矢量化—精化”复杂流程，直接模拟人工标注过程，这是一种全新的范式。
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Less Is More: A Lightweight Deep Learning Network for Remote Sensing Imagery Segmentation
创新点
提出了轻量级遥感图像分割网络 LiteSeger，融合了 CNN 的局部特征提取能力与 Transformer 的全局建模优势，兼顾精度与效率。
设计了主特征融合模块（MFF），通过引入全局注意力和局部注意力，提升模型对细节边界和远距离语义的感知能力。
距离感知分组注意力机制，在降低计算复杂度的同时有效保留了空间细节与全局依赖，增强了模型的表达能力与可部署性。
VectorLLM: Human-like Extraction of Structured Building Contours vis Multimodal LLMs
创新点
首次将多模态大语言模型（MLLM）用于遥感矢量轮廓提取，提出 VectorLLM 模型。
端到端点回归轮廓点，模拟人工标注过程，不依赖传统的分割—矢量化—精化流程。
三阶段训练框架（预训练、监督微调、偏好优化），从根本上提升模型的空间理解与几何推理能力。
展现强大的零样本泛化能力，无需额外训练即可对飞机、水体等未见目标进行矢量化。
实现SOTA性能，显著超过P2PFormer、Line2Poly等新方法。
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最后的最后
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