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高分辨率遥感影像建筑物提取的特征聚合网络
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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DFANet是一种高效的卷积神经网络架构，适用于资源有限的语义分割。
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DFANet通过子网络和子阶段级联聚合区分特征，利用多尺度特征传播，减少参数数量并提高模型学习能力。
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DFANet在速度和分割性能之间取得平衡。
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在Cityscapes和CamVid数据集上的实验表明，DFANet比现有最先进的实时语义分割方法快2倍，FLOPs少8倍。
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DFANet在Cityscapes测试数据集上实现了70.3%的IOU平均值，仅使用1.7 GFLOPs。
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DFANet在NVIDIA Titan X卡上以160 FPS的速度进行推断，在更高分辨率图像上实现71.3%的IOU平均值和3.4 GFLOPs。
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