融合注意力机制的改进Mask-RCNN遥感影像建筑物提取 |
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引用本文: | 李健,庞留记,吴浩,王心宇.融合注意力机制的改进Mask-RCNN遥感影像建筑物提取[J].测绘科学,2024(1):79-89. |
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作者姓名: | 李健 庞留记 吴浩 王心宇 |
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作者单位: | 1. 郑州大学地球科学与技术学院;2. 华中师范大学城市与环境科学学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金面上项目(42241759); |
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摘 要: | 针对复杂影像背景和密集建筑物堆叠导致建筑物提取效果不完整,存在误检、漏检等问题,提出了一种改进Mask-RCNN遥感影像建筑物提取方法。利用双通道注意力机制增强目标的有效特征,同时引入特征增强金字塔网络增强网络对遥感影像的上下文特征信息地提取能力,结合双通道下采样模块减少特征损失,提高模型提取的精度和效率。实验表明,提出的改进Mask-RCNN在建筑物数据集和RSOD数据集上,与多种方法进行实验对比验证,Precision和F1值均高于对比方法,且目标识别的结果更加完整,目标漏检率更低。
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关 键 词: | 双通道注意力机制 改进Mask-RCNN网络 多尺度特征金字塔 建筑物提取 遥感影像 |
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