【摘 要】
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针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN算法作为训练
【基金项目】
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国家自然科学基金(61301124,61471075,61671091);重庆科委自然科学基金(CSTC2016JCYJA0347);重庆高校创新团队建设计划(智慧医疗系统与核心技术)
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针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN算法作为训练模型,首先,将需要识别的图片输入深度神经网络,提取出特征框图;然后,模型通过区域建议网络预测目标建筑物所在位置的区域建议,并将这些区域建议映射到特征框图上,RoI Pooling层将这些区域建议转换成固定大小的特征框图;最后使用非极大值抑制从预测边界框中移除相似的结果,得到预测边界框以及边框中目标建筑物的类别和概率;实验结果表明:在
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1．1本标准的目的是为了促进文摘编写的规范化。1．2本标准适用于编写作者文摘，也适用于编写文摘员文摘。