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基于编解码网络的遥感影像建筑物提取
ID：2212
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 10:16:29 Hits：1618
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 09:08（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
建筑物提取在国土督察、灾害评估、城市规划等领域具有重要意义。传统的建筑物提取方法通常基于手工特征和分类器，导致精度较低。本文以深度残差网络为基础，提出一种基于编解码结构的建筑物提取方法。编码器用于提取建筑物特征，并在残差网络中引入不同扩张率的空洞卷积，在不降低特征图分辨率的情况下增加感受野，保留更丰富的多尺度特征和图像细节信息；解码器用于提升特征空间分辨率，输出像素级建筑物提取结果。此外，通过使用跨层连接方法，在解码过程中合理利用编码输出的不同层次特征，避免特征提取过程中造成特征损失，提升网络对建筑物提取的细节保持能力。实验结果表明，该网络能够更精确地提取多尺度建筑物目标，具有良好的应用价值。
Keywords
建筑物提取；多尺度特征；空洞卷积；编解码网络
Speaker
田青林
高级工程师 核工业北京地质研究院Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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