摘要
为提高高分辨率遥感影像建筑物边缘提取精度和高分辨率特征利用率,提出了一种基于残差分组卷积的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.利用多层次编码—解码结构提取影像中建筑物不同尺度特征,同层次特征之间引入密集连接保证高分辨率特征的有效性,相邻层次特征之间引入交换单元增加不同深度的上下文信息交互.使用武汉大学建筑物数据集对模型进行训练及评估,与现有的全卷积神经网络SegNet、UNet和UNet++相比,评价指标recall、IoU、F1等高出2％以上.实验结果表明该网络在对建筑物边缘精准提取方面具有很好的效果.
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