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摘要
为了从高分辨率遥感图像中准确的分割出地物目标，本文提出了一种多级特征优化融合的遥感图像分割网络(Multi-level Feature Refine and Fusion Network,MRFNet)，着重将特征提取骨架网络中不同层级的特征图进行融合，通过融合网络特征图中不同种类的信息来对输出特征图信息进行合理有效提取和分析。同时使用了逐层的多尺度编码解码模块来细化与高层特征图进行融合的浅层特征图，将不同种类的信息经过优化以后汇聚到高层特征图。然后采用空洞卷积金字塔对高层特征图提取不同感受野的信息，优化了语义分割的输出特征图。通过在ISPRSVaihingen数据集上进行实验，本算法的总体精度（Overall Acurracy）达到了90.34%,与经典语义分割网络相比，有效提升了遥感图像目标检测精度。同时为了证明算法的泛化性，本文在ISPRS Potsdam数据集上进行了泛化实验取得了91.47%的总体精度，实验证明了该算法的有效性。
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