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摘要
提取遥感影像中的建筑物对智慧城市建设有着重要意义。针对传统方法提取背景复杂遥感影像时出现的精度低等问题，提出一种基于U-Net的遥感影像建筑物提取方法（MA-Unet）。该方法主要由编码器和解码器组成。在编码器中，引入卷积块注意力模块，其中通道注意力模块用来筛选更重要的特征，抑制无效特征，空间注意力模块用来筛选更深层次的语义特征，引入空洞空间金字塔池化模块提取不同尺度的特征。在解码器中，为了融合不同尺度大小的物体特征，将解码器中的特征图上采样后进行串联，这种信息聚合在某种程度上解决了不同尺度物体检测困难的问题。实验结果表明：MA-Unet方法在Massachusetts建筑物数据集上的准确率、精度、交并比（IoU）分别优于U-Net网络1.7个百分点、2.1个百分点、1.6个百分点，在WHU建筑物数据集上的准确率、精度、IoU分别优于U-Net网络1.1个百分点、1.4个百分点、2.3个百分点，是一种更为有效且具有一定实际应用价值的目标提取方法。
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