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摘要
房屋等建筑物的分布情况是衡量地区发展的重要指标，利用遥感影像实现建筑物的自动高精度提取在指导城乡规划和市镇建设等方面具有重要意义。已有多数方法忽略了像素数较少的小面积建筑和边缘等细节信息的处理，针对这个问题，本文提出了一种双路细节关注网络，将语义特征与细节关注特征双路并行优化，进一步提高了遥感影像中建筑物的提取精度。本文方法首先使用双路特征提取模块获取语义特征与细节关注特征，并在解码过程中进行双向优化，增强语义特征细节的同时提高细节关注特征的连续性与类别准确性，然后对二者进行融合，结合细节关注损失的监督，实现建筑物的高精度提取。在WHU建筑物数据集、ISPRS Vaihingen数据集与某地区国产高分数据集上，本文方法与多种主流方法进行了对比验证，F1-score和IoU均高于对比方法，且提取的建筑物完整性更好，小面积建筑漏检误检率更低。
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单位武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
