由于遥感影像中建筑物的纹理的复杂性和背景的多样性,从高分辨率遥感图像中实现建筑物自动提取是一个具有挑战性的任务。现有的最先进的深度学习框架使用重复的池化操作,导致详细信息的丢失。在LinkNet框架上结合空洞卷积、注意力机制和多尺度预测,提出了ADLinkNet,并在WHU Building数据集上进行了测试。实验结果表明,ADLinkNet优于DeepLabv3、UNet、SegNet和D-LinkNet等。
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