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作者：肖振久;杨雅涵;金海波;李士博;许子豪;
单位：辽宁工程技术大学软件学院;
摘要：针对当前遥感影像建筑物分割中建筑物与背景融合紧密、建筑物风格多样造成的提取边缘粗糙、特征捕获受限问题，提出一种多尺度特征交互的遥感影像建筑物提取方法(SRB-Net)。首先，将图像送入条带池化模块以实现多层次特征融合，提升模型对非规整建筑物的分割精度；然后，将融合后的张量图与编码器降采样得到的低频特征进行拼接，进入残差多尺度空洞空间金字塔池化模块，提取建筑物多尺度特征以增强边缘分割的平滑效果；最后，在每个桥连接层之间加入瓶颈注意力模块，提高网络在复杂背景下的感知能力。实验在公共数据集WHU的航空影像数据集和卫星数据集Ⅱ上进行，相较于U-Net,在交并比、召回率和综合值上分别提高了2.43、1.45和1.08个百分点。该方法能有效提高遥感影像建筑物提取精度与整体分割效果。
关键词：语义分割;;建筑物提取;;U-Net;;注意力机制;;特征提取
基金资助：国家自然科学基金面上项目(62173171)
