【摘 要】
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针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,通过Keras框架获取卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型MobileNet的瓶颈层
【机 构】
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南京林业大学信息科学技术学院,中华人民共和国公安部科技信息化局
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871444,31670554);南京林业大学大学生创新训练计划项目(2017NFUSPITP231)
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针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,通过Keras框架获取卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型MobileNet的瓶颈层后加入新的分类器进行迁移学习,对输入图片进行大量的图像增强技术和测试集增强技术,经过三个阶段的迁移学习后获得了较高的准确率。相比其他的特征提取算法,CNN具有平移不变性以及自动提取特征等优点,在较短的时间内获得较高准确率的同时,MobileNet的权重仅有15.3 MB,兼顾计算量和精度,可以广泛移
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