RS_building_road_seg_paper

# RS_building_road_seg_paper ## 数据集简介 本数据集收录了综述论文《遥感影像路网与建筑物提取方法综述》所引用的全部参考文献PDF，共 **30篇**（中文13篇 + 英文17篇），总计约 **412 MB**。 ## 论文背景 - **题目**：遥感影像路网与建筑物提取方法综述 - **课程**：中国科学院大学 · 城市环境遥感 · 第二组 - **GitHub仓库**：[UCAS-Urban-Remote-Sensing-Review-Group2](https://github.com/go-bananas-wwj/UCAS-Urban-Remote-Sensing-Review-Group2) ## 文献清单 ### 中文文献（13篇） | 编号 | 文献 | |------|------| | C01 | 一种基于MBFF-Net的遥感影像建筑物提取方法_徐辛超 | | C02 | 基于DeeplabV3+网络的高分遥感影像分类_黄冬青 | | C03 | 基于改进压缩与激活块的遥感影像语义分割方法_吴盛葳 | | C04 | 基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法_范荣双 | | C05 | 基于混合损失函数的U-Net网络建筑物提取_田普光 | | C06 | 基于语义分割的遥感影像建筑物自动提取方法_周荣荣 | | C07 | 多尺度特征增强的ResUNet+遥感影像建筑物提取_罗松强 | | C08 | 改进的UNet3+网络高分辨率遥感影像道路提取_周家厚 | | C09 | 智能优化学习的高空间分辨率遥感影像语义分割_邵振峰 | | C10 | 级联融合边缘特征的高分辨率遥感影像道路提取_李佳优 | | C11 | 融合级联CRFs和U-Net深度学习模型的遥感影像建筑物自动提取_陈嘉浩 | | C12 | 面向高分辨率遥感影像大范围道路提取的深度学习方法研究_卢晓燕 | | C13 | 面向高分辨率遥感影像的细节增强和尺度选择道路提取网络_邵攀 | ### 英文文献（17篇） | 编号 | 文献 | |------|------| | E01 | SAM-Road: Segment Anything Model for Road Network Graph Extraction (Hetang et al., 2024) | | E02 | SAM-Road++ (Yin et al., 2024) | | E03 | SegEarth-OV3: Towards Training-Free Open-Vocabulary Segmentation in Remote Sensing (Li et al., 2025) | | E04 | SAM3: Concept-Based Segmentation (Carion et al., 2025) | | E05 | CFENet: Context Feature Enhancement Network (Chen et al., 2022) | | E06 | Qian et al., ISPRS 2025 | | E07 | Qian: Road Network Extraction Review (2024) | | E08 | TopoRF-Net (2025) | | E09 | DeH4R (2025) | | E10 | SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers (Xie et al., 2021) | | E11 | RSAM-Seg (2025) | | E12 | Road-SAM Adapter (Feng et al., 2024) | | E13 | Zao: Topology-Aware Road Extraction (2024) | | E14 | Guo: Collaborative Segmentation (2024) | | E16 | Chen: HTC (2023) | | E17 | Wang: ViT for Building Extraction (2022) | | Extra | Ran: BMFRNet (2021) | ## 使用说明 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset # 下载整个数据集 ds = MsDataset.load('WeijieWu/RS_building_road_seg_paper') # 或按需下载单篇文献 ``` ## 版权声明 本数据集仅供学术交流使用，所有文献版权归原作者及出版方所有。请勿用于商业用途。