【摘 要】
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提出了一种基于Cascade R-CNN的建筑物自动检测方法,在自己制作的建筑物数据集上,将经典的Faster RCNN训练结果作为基准实验数据,同时利用候选区域提取卷积神经网络和多阶段级联模块训练数据集。在测试集上利用训练模型进行建筑物检测,得到每张影像中建筑物的类别、位置和置信度,并通过多项评估指标进行检测结果的精度评定。实验结果证明,该方法相比其他方法有更好的检测效果,在建筑物检测上有一定的
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提出了一种基于Cascade R-CNN的建筑物自动检测方法,在自己制作的建筑物数据集上,将经典的Faster RCNN训练结果作为基准实验数据,同时利用候选区域提取卷积神经网络和多阶段级联模块训练数据集。在测试集上利用训练模型进行建筑物检测,得到每张影像中建筑物的类别、位置和置信度,并通过多项评估指标进行检测结果的精度评定。实验结果证明,该方法相比其他方法有更好的检测效果,在建筑物检测上有一定的实用性和优越性。
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