《表4 不同方法在Satellite Dataset II(East Asia)测试集上的各项指标对比》

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《含多级通道注意力机制的CGAN遥感图像建筑物分割》

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在Satellite DatasetⅡ（East Asia）上，Ra-CGAN模型与Si U-Net （Siamese U-Net）（Ji等，2019）、AugU-Net（augmented U-Net）（Maggiori等，2017）等模型的对比如表4所示。AugU-Net通过对输入图像进行光谱增强操作，扩充光谱维度的样本空间，将原始图像重新采样作为新的输入样本。可以看出，Ra-CGAN在每项评价指标上都取得了最高精度，充分证明了包含多级通道注意力机制的条件对抗分割网络Ra-CGAN具有优秀的分割性能，以及在不同的遥感图像建筑物分割任务中具有良好的扩展性与鲁棒性。