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HeightFormer：用于航空图像单目高度估计的多层交互和图像自适应分类 - 回归网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为LIGHT的多任务学习神经网络，能够同时输出建筑物的高度地图、边界框和分割掩码图，并通过门控交叉任务交互模块提高了特征交互的效率。实验结果表明，该网络在DFC2023数据集上表现出优越的性能，使多任务学习的性能显著提高了2.8％ AP50和6.5％ delta1。
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关键要点
- 介绍了一种名为LIGHT的多任务学习神经网络。
- LIGHT能够同时输出建筑物的高度地图、边界框和分割掩码图。
- 通过门控交叉任务交互模块提高了特征交互的效率。
- 实验结果显示，LIGHT在DFC2023数据集上表现优越。
- 多任务学习的性能显著提高了2.8％ AP50和6.5％ delta1。
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