【摘 要】
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为提升三维建模建模效率和可视化效果，在深度学习的基础上，设计一个基于Mask R-CNN的三维可视化模型。首先利用Mask R-CNN算法对图像进行分割，选择ThreeJS作为模型的Web三维可视化框架；然后构建基于Mask R-CNN算法三维可视化模型，对模型多次进行训练和测试后，得到相应的建模图像，将该图像进行配准和坐标定位后，将其代入至适宜的建模场景中，最后完成建筑的快速建模。结果表明，提出
【基金项目】
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西安美术学院校级人文社会科学研究项目：二十世纪中国“红色美育”发展历程研究（2021XK025）；
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为提升三维建模建模效率和可视化效果，在深度学习的基础上，设计一个基于Mask R-CNN的三维可视化模型。首先利用Mask R-CNN算法对图像进行分割，选择ThreeJS作为模型的Web三维可视化框架；然后构建基于Mask R-CNN算法三维可视化模型，对模型多次进行训练和测试后，得到相应的建模图像，将该图像进行配准和坐标定位后，将其代入至适宜的建模场景中，最后完成建筑的快速建模。结果表明，提出的Mask R-CNN方法对图像检出率为98.13%,误检率为0,漏检率为1.87%,算法性能优越，建模效率高，可降低建模成本，提升城市建筑三维可视化效果。
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