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针对高分辨率遥感影像背景复杂，道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题，提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上，通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中，双注意力模块可以增强模型的特征提取能力，特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明，DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507，模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net...
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地球信息科学学报
ISSN： 1560-8999
CN： 11-5809/P
Year： 2022
Issue： 05
Volume： 24
Page： 949-961
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