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第卷第期遥感信息,
404Vol.40No.4
年月,
20258RemoteSensinInformationAu.2025
gg
融合注意力机制和桥接器模块的航空遥感
影像建筑物提取网络
,,,,,
1212121212
,,,,
熊治国谢晓尧王珩李秋华韩孟书
(,;,)
1.贵州师范大学网络空间安全学院贵阳5500012.贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵阳550001
:、、、
摘要针对航空遥感影像背景复杂多样导致建筑物提取效果差分割缺失严重边界提取模糊中心出现孔洞
,.
等问题提出了融合注意力机制和桥接器模块的AMRUNet建筑物提取网络网络基础框架将UGNet中的卷积
,,、
块替换为残差块并在编码器和跳跃连接中引入了不同注意力机制以提高网络在特征提取噪声抑制方面的表
;(,),
现设计多尺度级联特征融合multiGscalecascadefeaturefusionMCFF结构作为网络的桥接器以提取多尺度信
,.,、、
息减少小建筑物分割缺失定量分析与实验结果表明AMRUNet网络的准确率F1分数交并比和召回率指标
,,.
优于现有主流网络能有效抑制孔洞建筑物提取更加精确
:;;;;
关键词建筑物提取注意力机制多尺度特征语义分割人工智能网络
:/
DOI10.20091.cnki.1000G3177.2025.04.012
j
中图分类号:文献标志码:文章编号:()
TP751A1000G3177202504G0093G09
BuildinExtractionNetworkofAerialRemoteSensinImaer
gggy
CombininAttentionMechanismandBrideModule
g
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