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BAFNet：用于城市遥感图像轻量级语义分割的双重注意力融合网络
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了BAFNet，解决了大型语义分割网络在有限样本和计算资源下的应用挑战。BAFNet通过双路径设计和多尺度局部注意力，提高了城市遥感图像分割的效率和精度。实验结果表明，BAFNet在多个数据集上超越了轻量级模型，并与非轻量级方法相当。
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关键要点
- 本研究提出了BAFNet，解决了大型语义分割网络在有限样本和计算资源下的应用挑战。
- BAFNet通过双路径设计，利用大核注意力捕获长程依赖。
- 结合多尺度局部注意力，显著提高了城市遥感图像分割的效率和精度。
- 实验结果表明，BAFNet在多个数据集上超越了先进的轻量级模型。
- BAFNet的性能表现与非轻量级方法相当。
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