一、专利：一种多尺度背景感知池化弱监督建筑物提取方法
一种多尺度背景感知池化弱监督建筑物提取方法 (wanfangdata.com.cn)
设 在边界框内的统一为像素a，有m个，不在边界框内的统一为像素b，则M(a)=1,M(b)=0.
遥感影像从5次下采样得到五个特征图
M(a)==1（建筑框内的像素）,M(b)==0（建筑框外的像素）,假设先选择特征图f2、先计算第一块网格，即j=1,公式就变为q1=m个1*f2(a)的和/m，即所有建筑框内像素(如像素a）的二级特征值f2求平均。 得到4个背景特征q
扫描二维码关注公众号，回复：
15901570 查看本文章
不懂无所谓，ReLU函数只记得之前看过的文章说是解决梯度消失问题，得到四个背景注意力图
好的，又不懂在搞什么了，只知道得到四个前景特征r
是的，看到这我已经懵了
总之，最后根据背景一元项和前景一元项为密集条件随机场的输入，得到建筑物伪标签；将所述建筑物伪标签和对应的高分遥感影像作为语义分割模型的输入，并进行训练；分割模型训练完成后，实现建筑物自动提取。
看论文就是汲取思路，当开眼界了，还有一篇关于这个的英文文献，暂时忽略。