融合多重多尺度特征的高分辨率遙感影像建筑物提取網(wǎng)絡(luò)

摘要： 針對(duì)高分辨率遙感影像因復(fù)雜背景信息導(dǎo)致的建筑物邊界、角點(diǎn)以及內(nèi)部信息出現(xiàn)的錯(cuò)分、漏分問(wèn)題，提出了一種融合多重多尺度目標(biāo)特征的DPRS-Net深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。DPRS-Net采用Resnet50與Swin-T(Tiny)的并行編碼結(jié)構(gòu)以結(jié)合兩種編碼優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而獲取特征圖的大范圍深層信息；利用跳躍連接降低建筑物的邊界特征損失；引入特征金字塔注意力模塊和密集空洞空間特征金字塔池化模塊，使... （共9頁(yè)）