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天地生人网络研究的新方法:实例和认识 总被引:1,自引:0,他引:1
徐道一 《矿物岩石地球化学通报》2005,24(2):178-180
作者曾以“试论‘系统’与‘网络’的异同”一文(以下简称为“网络异同”)引起学界的讨论。在文中“网络”新涵义的基础上,作者初步归纳出来的一种新方法,暂时称之为“取象比类”方法。 相似文献
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遥感影像建筑物提取的卷积神经元网络与开源数据集方法 总被引:2,自引:2,他引:0
从遥感图像中自动化地检测和提取建筑物在城市规划、人口估计、地形图制作和更新等应用中具有极为重要的意义。本文提出和展示了建筑物提取的数个研究进展。由于遥感成像机理、建筑物自身、背景环境的复杂性,传统的经验设计特征的方法一直未能实现自动化,建筑物提取成为30余年尚未解决的挑战。先进的深度学习方法带来新的机遇,但目前存在两个困境:①尚缺少高精度的建筑物数据库,而数据是深度学习必不可少的"燃料";②目前国际上的方法都采用像素级的语义分割,目标级、矢量级的提取工作亟待开展。针对于此,本文进行以下工作:①与目前同类数据集相比,建立了一套目前国际上范围最大、精度最高、涵盖多种样本形式(栅格、矢量)、多类数据源(航空、卫星)的建筑物数据库(WHU building dataset),并实现开源;②提出一种基于全卷积网络的建筑物语义分割方法,与当前国际上的最新算法相比达到了领先水平;③将建筑物提取的范围从像素级的语义分割推广至目标实例分割,实现以目标(建筑物)为对象的识别和提取。通过试验,验证了WHU数据库在国际上的领先性和本文方法的先进性。 相似文献
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