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学习从大尺寸 VHR 遥感图像全面检测桥梁
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于深度学习的区域合并方法DeepMerge，用于处理大面积VHR图像的分割。该方法通过集成Transformer、多级嵌入模块、基于分割的特征嵌入模块和区域邻接图模型来处理问题，并使用改进的二叉树采样方法生成深度合并模型的多级输入。实验结果表明，DeepMerge具有最高的F值（0.9446），最低的TE（0.0962）和ED2（0.8989），能够正确地分割不同大小的对象，并且在定量和定性评估方面优于其他分割方法。
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关键要点
- 提出了一种基于深度学习的区域合并方法DeepMerge，用于处理大面积VHR图像的分割。
- DeepMerge集成了Transformer、多级嵌入模块、基于分割的特征嵌入模块和区域邻接图模型。
- 使用改进的二叉树采样方法生成深度合并模型的多级输入。
- 实验结果显示DeepMerge具有最高的F值（0.9446），最低的TE（0.0962）和ED2（0.8989）。
- DeepMerge能够正确分割不同大小的对象，并在定量和定性评估方面优于其他分割方法。
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