تتعلق هذه المقالة بمشكلتين صعبتين في استخراج المباني التي تتمثل في تغيير شكل متعدد واستخراج حدود غير دقيقة. تقدم شبكة استخراج المباني ذات الفروع المزدوجة المتكاملة لفصل الهياكل الرئيسية واستخراج المعلومات متعددة المقياس. أولاً ، من خلال الفكر المفكك وتقنية تدفق الضوء ، صُمم فرع فصل الهياكل الرئيسية للحصول على ملامح الهيكل الرئيسي للمباني وحدودها ، وزيادة قدرة تمثيل حدود المباني. ثم ، بناءً على التحويلات المجوفة والتحويلات العميقة قابلة للفصل والآلية الانتباهية ، تم بناء فرع استخراج المعلومات متعددة المقياس خفيف الوزن لاستخراج ملامح المباني بأحجام مختلفة. وأخيرًا ، باستخدام الملامح الرئيسية والحدود المستخرجة ، تم تقديم وظيفة خسارة معززة بمساعدة ملامح الهيكل الرئيسي والحدود لتحسين عملية تدريب الشبكة. تشير نتائج التجارب على مجموعات بيانات استخراج المباني العامة المستخدمة بشكل مكرر إلى أن شبكة استخراج المباني المقدمة فعالة ومجدية.

صور الاستشعار عن بعد. استخراج المباني. التعلم العميق. شبكة U-Net. فصل الهياكل الرئيسية. أفرع مزدوجة. متعددة المقياس. خفيف الوزن