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摘要
针对传统的语义分割网络对中小目标存在漏检和误检，以及对于建筑物边界检测模糊的情况，提出一种基于孪生扩张残差网络（Dilated Residual Networks,DRN）的建筑物变化检测方法。该方法采用编码器解码器结构，在编码阶段使用具有更大感受野的DRN进行特征提取，并在网络的第三层和最后一层加入了RepMLP和金字塔池化模块，在解码阶段将编码器提取出来的各阶段的特征上采样到同一大小然后融合，最后上采样到原图大小得到最终的变化结果图。实验结果表明，本模型在精确率、召回率、F1等指标上均有所提升。
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