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作者：张惠新;赵凯茜;
单位：山西大学;
摘要：为确保实现建筑物边界参数的准确检测，设计了一种基于梯度提升回归树后处理的建筑遥感影像检测方法。该方法可减缓语义分割条件下受密集建筑物模糊边界影响而造成“粘连”的情况，采用梯度提升回归树方法继续细化处理网络预测的结果。研究结果表明：跟基准网络相比，后处理下召回率提高22.8%，同时交并比（IOU）提高了0.72%，各阶段在网络条件下，促进了建筑检测精度的提升。增大建筑标记阈值后，覆盖范围持续缩小，获得了更大的召回率。综合考虑召回率与覆盖比值，选择阈值T=0.55处建筑标记建立预测图，根据建筑标记继续分割预测图。采用网络获得更真实的建筑边界形态，总体上可以判断ICT-Net网络具备更优性能。
关键词：建筑遥感;;影像检测;;梯度提升回归树;;后处理;;网络性能
基金资助：国家自然科学基金资助项目（51775157）
