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作者：田保慧;胡颖雷;刘晓旭;刘用;杨元维;
单位：河南交通职业技术学院;河南省交通事业发展中心;国交空间信息技术(北京)有限公司;长江大学地球科学学院;
摘要：针对高分辨率遥感影像建筑物语义分割中存在单体建筑部分漏分与纹理相近的非建筑物错分的问题，提出深度特征提取与多输出增强建筑物语义分割网络。首先，在编码与解码交替处设计并行连续空洞空间注意力金字塔模块，对建筑物高维特征实现深层提取；然后，在网络解码阶段设计多输出增强融合模块，提升不同尺度建筑物特征对输出结果的有效参与度。选取U-Net、DeeplabV3+、MA-FCN、BRRNet同类算法进行对比，在Massachusetts和WHU公共数据集上测试，OA、precision、recall、IoU、F1指标分别达到98.87%、94.53%、95.40%、90.41%、94.96%,与同类算法相比，除precision之外其他4项指标更高，与U-Net相比，依次高出0.25%、1.12%、1.14%、2.02%、1.12%。
关键词：建筑物提取;;注意力机制;;多输出融合;;深层特征;;空洞卷积
基金资助：城市轨道交通数字化建设与测评技术国家工程实验室开放课题基金(2023ZH01);; 湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室开放基金(E22205);; 自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金(MEMI-2021-2022-08)
