MCFINet：用于遥感图像语义标注的浅-深特征集成多深度卷积网络

遥感图像的语义标注是一种重要且具有挑战性的技术，在地球探测、环境保护、土地利用等领域近年来受到了越来越多的关注。然而，如何有效地标注具有不同尺度和相似纹理的对象在文献中仍然是一个挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一个带有浅深特征集成的多深度卷积网络，称为MCFINet，它可以有效地整合多尺度上下文和浅层/深层特征以标注各种对象。在所提出的网络中，我们设计了两个新模块——一个多深度卷积模块和一个自适应特征整合模块。多深度卷积模块采用多层卷积，这些卷积具有不同的层次数量，但都使用固定的小型内核并行地捕获多尺度上下文，而自适应特征整合模块自适应地整合了所提网络的浅层和深层特征，以捕获更多的辨别特征，用于分割具有相似纹理的对象。在两个基准数据集上的大量实验结果表明，MCFINet在大多数情况下都可以比7种现有方法获得更好的性能。