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研究生韩奎奎以第一作者身份在SCI二区期刊《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》上发表题为“SERNet: Spatially Enhanced Recalibration Network for Building Extraction in Dense Remote Sensing Scenes”的研究论文，其中长江大学成人网
为论文第一署名单位，研究生韩奎奎为第一作者，副教授杨元维为论文通讯作者。
针对密集建筑场景下，建筑物定位不准确的问题。文章充分利用空间信息，将特征提取过程分为三个阶段：空间保留、增强和校准。提出了空间增强和再校准网络（SERNet）。第一阶段，采用设计的并行路径特征提取架构（PPFEA），通过空间路径获取深度语义特征，保留空间信息，通过上下文路径获取深度语义特征。第二阶段，提出了一种基于感知核的空间增强模块。该模块利用空间路径特征预测分组核，通过核内相似度计算得到局部感知核，并利用核权值对分组后的局部细节信息进行强化。第三阶段，设计了分组引导空间校准模块（GBSCM）。根据规模变化的差异设置分组，通过计算特征之间的方向差度和距离差度，为偏差预测提供指导信息最终通过逐级标定实现建筑特征的高分辨率重建。与其他SOTA算法相比，SERNet在Massachusetts、WHU Aerial和WHU Satellite I三个建筑数据集上均达到了最优效果。相关代码于//github.com/khyibu/SERNet。
论文链接：//ieeexplore.ieee.org/document/11002701
图1不同网络在精度与参数量上的对比图
图2论文成人网图
