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摘要
针对多尺度情形下小建筑容易漏检以及建筑物轮廓边界检测精度欠精细的情况，提出了一种基于改进UNet孪生网络的高清遥感建筑物变化检测方法。首先使用ResNet-101构成共享权重的孪生网络作为特征提取网络；对不同语义不同尺度的特征信息进行融合以提高小建筑物的检测；其次在特征提取和跳转连接引入注意力机制增强模型学习变化相关特征，改善建筑物轮廓边界分割精度。实验过程中采取数据增强，双时相影像同布化处理和复合损失函数等优化方法。实验结果表明方法能提高小建筑物的检测能力，改善建筑物轮廓边界的检测精度。
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