마스크드 오토인코더를 활용하여 다중 센서 원격 탐사 이미지 아카이브에서 센서 독립적 이미지 검색을 수행할 수 있다.
본 논문은 원격 탐사 이미지 팬샤프닝을 위해 공간 적응성과 비지역 자기 유사성을 동시에 활용하는 콘텐츠 적응형 비지역 컨볼루션(CANConv) 모듈을 제안한다. CANConv는 유사성 관계 분할(SRP)과 분할 기반 적응 컨볼루션(PWAC) 서브모듈을 통해 다중 스케일 자기 유사성 정보를 활용한다.
실제 세계 저해상도 DSM을 고해상도 광학 이미지로 가이드하여 고해상도 DSM을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다.
메타데이터 협력 비전-언어 표현 학습을 통해 원격 탐사 이미지의 정확하고 신뢰할 수 있는 의미론적 분할을 달성한다.
확산 모델의 강력한 생성 능력을 활용하여 구성 요소 분할 및 정복 구름 제거를 달성하는 반복 확산 프로세스 제안