基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的復(fù)雜城市遙感圖像道路提取

摘要： 提出一種新的遙感圖像道路提取框架，旨在利用從道路邊緣檢測(cè)中獲得的知識(shí)來(lái)提高道路提取的準(zhǔn)確性。研究中引入了一個(gè)融合多尺度信息和視覺(jué)注意力機(jī)制的多尺度視覺(jué)注意力模塊，并構(gòu)建了一個(gè)級(jí)聯(lián)特征融合模塊以集成網(wǎng)絡(luò)在不同尺度上的預(yù)測(cè)結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個(gè)包含編碼器和解碼器的多尺度視覺(jué)注意網(wǎng)絡(luò)（MSVANet）。同時(shí)，提出一個(gè)多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，該框架結(jié)合了MSVANet，并采用粒子群優(yōu)化算... （共8頁(yè)）