基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的復(fù)雜城市遙感圖像道路提取

摘要： 提出一種新的遙感圖像道路提取框架，旨在利用從道路邊緣檢測中獲得的知識來提高道路提取的準(zhǔn)確性。研究中引入了一個融合多尺度信息和視覺注意力機(jī)制的多尺度視覺注意力模塊，并構(gòu)建了一個級聯(lián)特征融合模塊以集成網(wǎng)絡(luò)在不同尺度上的預(yù)測結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個包含編碼器和解碼器的多尺度視覺注意網(wǎng)絡(luò)（MSVANet）。同時，提出一個多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，該框架結(jié)合了MSVANet，并采用粒子群優(yōu)化算... （共8頁）