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摘要
遥感影像建筑物提取在城市规划、地理信息数据库更新等方面应用广泛。常见的建筑物提取算法主要采用全监督的方式实现，得到的模型通常在训练数据集上表现良好，跨区域使用时效果不佳。基于生成对抗网络的域自适应方法虽然一定程度上能够增强网络的迁移能力，但由于缺乏目标域关键信息，效果难以保证。鉴于此，本文设计了一种全新的端到端弱监督建筑物提取网络，该网络首先采用像素关联模块来提升生成网络的性能，然后在此基础上综合运用域自适应和图像级弱标签两种策略来优化训练过程，从而大幅提升了网络模型的泛化扩展性能。
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