MDFNet：一种专为实时 GIS 和灾害监测应用设计的轻量级多流网络

《Scientific Reports》：MDFNet: a lightweight multi-stream network tailored for real-time GIS and disaster monitoring applications

　　

摘要

超高分辨率遥感图像场景分类 (RSSC) 是地理信息系统 (GIS) 在防灾、应急响应和恢复方面的关键使能技术。当前方法往往过于复杂，限制了其满足对时间敏感的边缘部署严格计算效率要求的能力。为解决这些结构性瓶颈，本文提出了 MDFNet，一种基于迁移学习的轻量级多流双阶段融合网络。该模型使用平行的低、中、高层流提取层次化特征，采用双重注意力机制增强判别性区域，并采用多源特征聚合以减少冗余。在 AID、UC Merced 和 NWPU-RESISC45 数据集上的广泛实验表明，MDFNet 以显著更少的参数和更低的计算成本实现了具有竞争力或更优的精度。这种参数高效的设计提供了一种基础加速架构，高度适配于未来的实时 GIS 推理和应急制图。