高分辨率遥感影像建筑物提取的特征聚合网络

DFANet是一种高效的卷积神经网络架构，用于在资源有限的情况下进行语义分割。DFANet通过子网络和子阶段级联聚合区分特征，通过多尺度特征传播，大大减少了参数数量，并提高了模型学习能力，在速度和分割性能之间取得平衡。在Cityscapes和CamVid数据集上的实验证明了DFANet具有比现有最先进的实时语义分割方法快2倍，FLOPs少8倍的卓越性能，同时提供可比较的准确性。