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作者：余快;宋宝贵;邵攀;余翱;
单位：水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室(三峡大学);三峡大学计算机与信息学院;
摘要：针对U-Net及其改进网络在跳跃链接中因忽略多层级特征间相互作用而导致对特征的表征能力不足问题，本文提出一种基于层级尺度交互的U-Net遥感影像建筑物提取方法。首先，在U-Net网络跳跃连接中设计层级尺度交互模块，实现多层级特征的交互增强，提升对特征的表征能力；然后，通过改进空洞空间金字塔池化模块，提出一种多尺度特征提取模块，并将其应用到最高层级特征，来提升网络提取多尺度特征的能力；最后，将自校准卷积引入到解码过程，促进浅层与深层特征更好地融合。在公开建筑物提取数据集WHU和Inria上，将本文方法与6种遥感影像建筑物提取方法进行对比，实验结果表明，本文方法的IoU分别为91.26%和79.23%,均优于对比方法。
关键词：遥感影像;;建筑物提取;;U-Net;;层级尺度交互;;多尺度;;注意力机制
基金资助：国家自然科学基金青年项目(41901341);; 湖北省自然科学基金(2024AFB867)
