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论文阅读-2：基于深度学习的大尺度遥感图像建筑物分割研究

一、该网络中采用了上下文信息捕获模块。通过扩大感受野，在保留细节信息的同时，在中心部分进行多尺度特征的融合，缓解了传统算法中细节信息丢失的问题；通过自适应地融合局部语义特征，该网络在空间特征和通道特征之间建立长距离的依赖关系；

二、分割网络：边缘提取网络+细节优化网络

E-net 

论文阅读-2：基于深度学习的大尺度遥感图像建筑物分割研究_第1张图片D-net

将原始图像与 E-Net 的 3 通道分割结果作为 D-Net 的 6 通道输入进行级联

论文阅读-2：基于深度学习的大尺度遥感图像建筑物分割研究_第2张图片

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