多尺度特征融合的建筑物及损毁语义分割

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遥感影像分割作为影像信息提取过程中的关键步骤,近年来基于深度学习的影像语义分割模型已经成为影像分割的主要研究导向。文中提出一种基于深度学习的多尺度特征融合语义分割网络,用来分割遥感影像中建筑物和损毁建筑物,该网络充分利用不同尺度特征图的信息,获得更精确的分割边缘。同时探究了不同样本数量和不同网络深度对于训练得到模型分割性能的影响,对深度学习网络应用于遥感影像参数选择提供了一定经验指导。
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