【摘 要】
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为提升建筑物变化检测精度,尽可能保留变化区域的边缘信息,提出一种边缘感知网络(Edge Sensing Network, ESNet),用于较大范围内的高分辨率遥感影像建筑物变化检测。ESNet由主干网、粗预测分支和精预测分支三部分组成:主干网用于提取多层次的特征差异图;粗预测分支通过跳跃连接的方式融合深层特征图与浅层特征图,以获得变化检测的粗预测图;精预测分支选取粗预测图中预测不确定性较大的点,
【机 构】
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西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室/地球科学与环境工程学院,中国自然资源航空物探遥感中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0501403),国家自然科学基金面上项目(42071386),科工局民用航空项目(D040104)。
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为提升建筑物变化检测精度,尽可能保留变化区域的边缘信息,提出一种边缘感知网络(Edge Sensing Network, ESNet),用于较大范围内的高分辨率遥感影像建筑物变化检测。ESNet由主干网、粗预测分支和精预测分支三部分组成:主干网用于提取多层次的特征差异图;粗预测分支通过跳跃连接的方式融合深层特征图与浅层特征图,以获得变化检测的粗预测图;精预测分支选取粗预测图中预测不确定性较大的点,通过融合点的深层和浅层特征实现点的变化属性再判别,从而获取建筑物变化区域的精细化边缘信息。在航空影像和卫
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