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論文閱讀:基于深度學(xué)習(xí)的大尺度遙感圖像建筑物分割研究

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一、該網(wǎng)絡(luò)中采用了上下文信息捕獲模塊。通過擴大感受野,在保留細(xì)節(jié)信息的同時,在中心部分進行多尺度特征的融合,緩解了傳統(tǒng)算法中細(xì)節(jié)信息丟失的問題;通過自適應(yīng)地融合局部語義特征,該網(wǎng)絡(luò)在空間特征和通道特征之間建立長距離的依賴關(guān)系;

二、分割網(wǎng)絡(luò):邊緣提取網(wǎng)絡(luò)+細(xì)節(jié)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)

E-net?

論文閱讀:基于深度學(xué)習(xí)的大尺度遙感圖像建筑物分割研究,深度學(xué)習(xí),論文閱讀,人工智能D-net

將原始圖像與 E-Net 的 3 通道分割結(jié)果作為 D-Net 的 6 通道輸入進行級聯(lián)

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