【摘 要】
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针对高分辨率遥感影像中因细节信息繁多导致的建筑物特征提取困难问题,提出了一种融合注意力机制的建筑物提取方法 RSDANet,进一步从复杂的特征中增强有效特征,抑制非有效特征。该方法采用了Encoder-Decoder结构。在Encoder中,设计了一个多级的残差连接块RSD Block和一个双向的FPN结构用于捕获多尺度特征信息,接着使用注意力机制进一步处理多尺度特征,以全局上下文信息为约束条件抑
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院,河北工程大学矿业与测绘工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0503602),河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2020312)。
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针对高分辨率遥感影像中因细节信息繁多导致的建筑物特征提取困难问题,提出了一种融合注意力机制的建筑物提取方法 RSDANet,进一步从复杂的特征中增强有效特征,抑制非有效特征。该方法采用了Encoder-Decoder结构。在Encoder中,设计了一个多级的残差连接块RSD Block和一个双向的FPN结构用于捕获多尺度特征信息,接着使用注意力机制进一步处理多尺度特征,以全局上下文信息为约束条件抑制或增强特征;在Decoder中,使用Skip-Connection把低层特征逐级融合起来,低层特征含有
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