【摘 要】
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针对当前多数深度学习模型只能对高分辨率遥感影像裁剪图片进行土地利用类型判别的问题,结合VGGNet与Mask R-CNN开展了智能化建设用地目标检测研究。在建立研究区4类土地利用类型遥感影像数据集的基础上,对比了VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度,选取分类效果最优的神经网络模型VGGNet与Mask R-CNN实现建设用地目标检测智能化。结果表明:(1)V
【机 构】
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广州市城市规划勘测设计研究院,广东 广州 510060;武汉大学资源与环境科学学院,湖北 武汉 430079;武汉大学资源与环境科学学院,湖北 武汉 430079;广西华遥空间信息科技有限公司,广西
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针对当前多数深度学习模型只能对高分辨率遥感影像裁剪图片进行土地利用类型判别的问题,结合VGGNet与Mask R-CNN开展了智能化建设用地目标检测研究。在建立研究区4类土地利用类型遥感影像数据集的基础上,对比了VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度,选取分类效果最优的神经网络模型VGGNet与Mask R-CNN实现建设用地目标检测智能化。结果表明:(1)VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度分别为:97.44%、93.7
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