文件名称:
Context-Encoding-of-Detected-Buildings:边界框就是我们所需要的-源码
开发工具:
文件大小: 291kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：建筑物的上下文编码
我们只需要边界框：通过检测到的建筑物的上下文编码对街景图像进行分类
介绍
本文提出了一种基于检测器-编码器-分类器框架的方法。与常见的端到端模型不同，我们的方法不直接使用整个图像的视觉特征。所提出的框架从检测器获得街景图像中建筑物的边界框。然后将其上下文信息（例如建筑物类别和位置）编码为元数据，最后通过递归神经网络对其进行分类。
为了验证我们的方法，我们结合了自动标签获取和专家注释，在BIC_GSV数据集的基础上，制作了包含19,070张街景图像和38,857栋建筑物的数据集。该数据集不仅可以用于针对城市土地利用分析的街景图像分类，还可以用于多类建筑物检测。实验表明，与基于端到端卷积神经网络的模型相比，该方法取得了显着的性能提升。
结果
楷模
MP
先生
M-F1
布局+完美的检测器
95.54
92.15
93.82
布局+ Ca101最佳
81.81
80.9
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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