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作者：李秀娟;刘中胜;
单位：西安财经大学信息学院;西安理工大学计算机科学与工程学院;
摘要：遥感图像的语义分割在土地资源利用、城市规划和军事侦察等很多领域都有广泛的应用。文中针对遥感图像数据集样本分布不均衡、小目标物体难以识别的问题，提出一种结合边缘检测特征细化的轻量级双分支结构语义分割方法。该方法主体对空间细节分支和语义分支建立动态特征关联，实现双分支特征的协同增强与自适应聚合；设计边缘特征细化分支，通过残差跨层连接和特征细化方法的添加，在保持语义一致性的同时，进一步提升分割边界的锐度。对比实验结果有效证明了所提方法的分割精度有明显提高，小目标物体的识别度更高。提出的模型在数据集Vaihingen上的平均像素精度（mPA）和平均交并比（mIoU）两个指标分别提高3.83%和2.74%，证明了所提方法在遥感图像语义分割领域的适用性。
关键词：遥感图像;;双分支结构;;语义分割;;动态特征关联;;交叉注意力;;特征融合
基金资助：全国统计科学研究项目（2024LY095）;; 陕西省自然科学基础研究计划资助项目（2024JC-YBQN-0261）
