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在GLNet(Global-Local Network)中,全局分支采用ResNet(Residual Network)作为主干网络,其侧边输出的特征图分辨率较低,而且表征能力不足,局部分支融合全局分支中未充分学习的特征图,造成分割准确率欠佳。针对上述问题,提出了一种基于GLNet和HRNet(High-Resolution Network)的改进网络用于高分辨率遥感影像语义分割。首先,利用HRNet取代全局分支中原有的ResNet主干,获取表征能力更强,分辨率更高的特征图。然后,采用多级损失函数对