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多特征融合的跨模态遥感图像-文本检索方法研究
编号：54
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更新：2025-09-10 13:45:51 浏览：166次
口头报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
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摘要
面向遥感图像–文本检索，本文围绕特征建模、跨模态对齐与系统效率提出三项方法。① GLITR：联合全局与局部视觉表征，设计动态融合模块以整合多层次特征，并引入基于样本对先验相似性的三元组损以缓解强类内相似性造成的正样本歧义。② MIIA：通过掩码交互推断模块，采用掩码视觉—语言建模促进细粒度图文交互；结合跨模态动量对比学习与双向分布匹配，通过最小化相似度分布的 KL 散度实现稳健对齐，且不依赖额外先验监督。③ SGPD：提出稀疏引导的部分密集表征，将预训练密集向量转化为稀疏表示，并利用稀疏检索结果与密集向量聚类的重叠性进行概率筛选，仅检索有限聚类以兼顾可解释性与响应效率。上述方法为地理定位、遥感解译、灾害监测与环境评估等应用提供了可扩展的跨模态检索方案。
关键词
遥感图像文本检索；特征融合；视觉语言预训练模型
报告人
缪小然
博士生 南京大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
09月19日
2025
至09月21日
2025
-
09月08日 2025
初稿截稿日期
-
09月21日 2025
注册截止日期
主办单位
河海大学
中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地质学会地质制图与地理信息专业委员会
中国测绘学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地理信息产业协会地图工作委员会
中国自然资源学会资源制图专业委员会
中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地质学会地质制图与地理信息专业委员会
中国测绘学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地理信息产业协会地图工作委员会
中国自然资源学会资源制图专业委员会
承办单位
河海大学地理与遥感学院
江苏省流域地理空间智能工程研究中心
江苏省流域地理空间智能工程研究中心
联系方式
- 陈跃红
- yu******@hhu.edu.cn
- 153********
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