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基于VGG网络不同模型的建筑物自动提取
被引量:
2
1
作者
刘于昆
高郭瑞
+3 位作者
王淑焜
戚慧
王振华
张家佑
《电子测试》
2021年第22期58-59,131,共3页
本文基于VGG16网络,搭建FCN、U-net、SegNet三种网络模型,对同一数据集进行训练,通过多次实验,对比分析三种模型优劣。实验结果得出:三种模型在建筑物特征定位方面相差无几,但在细节方面,U-net模型所呈现的结果最优,明显优于另外两种模型。
关键词
建筑物提取
FCN神经网络
U-net网络
SegNet网络
下载PDF
职称材料
题名
基于VGG网络不同模型的建筑物自动提取
被引量:
2
1
作者
刘于昆
高郭瑞
王淑焜
戚慧
王振华
张家佑
机构
郑州大学地球科学与技术学院
出处
《电子测试》
2021年第22期58-59,131,共3页
文摘
本文基于VGG16网络,搭建FCN、U-net、SegNet三种网络模型,对同一数据集进行训练,通过多次实验,对比分析三种模型优劣。实验结果得出:三种模型在建筑物特征定位方面相差无几,但在细节方面,U-net模型所呈现的结果最优,明显优于另外两种模型。
关键词
建筑物提取
FCN神经网络
U-net网络
SegNet网络
Keywords
building extraction
FCN neural network
U-net network
SegNet network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TU984 [建筑科学—城市规划与设计]
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于VGG网络不同模型的建筑物自动提取
刘于昆
高郭瑞
王淑焜
戚慧
王振华
张家佑
《电子测试》
2021
2
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职称材料
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引证文献
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