【摘 要】
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针对古建筑脊兽识别准确率和自动化程度不高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络的脊兽自动识别方法。该方法主要分为4个步聚:①爬取众源数据建立脊兽数据集;②构建脊兽特征金字塔网络(Ridge Beast-Feature Pyramid Network,RB-FPN)提取图像深度语义,检测脊兽的潜在区域;③利用ImageNet预训练权重精调ResNet50模型参数,实现脊兽种类精细分类;④识别测试集样本综合评价性能指标。试验结果表明,本文所提出的脊兽自动识别方法准确率可达92.17%,召回率为82.02%,F
【机 构】
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北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京建筑大学北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室,北京建筑大学建筑与城市规划学院,北京市测绘设计研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFC1520800),北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划长城学者培养计划项目(CIT&TCD20180322),北京市教委科研计划项目(KM202110016005),北京市自然科学基金项目——市教委联合基金项目(KZ202110016021),北京建筑大学研究生创新项目(PG2020079)。
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针对古建筑脊兽识别准确率和自动化程度不高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络的脊兽自动识别方法。该方法主要分为4个步聚:①爬取众源数据建立脊兽数据集;②构建脊兽特征金字塔网络(Ridge Beast-Feature Pyramid Network,RB-FPN)提取图像深度语义,检测脊兽的潜在区域;③利用ImageNet预训练权重精调ResNet50模型参数,实现脊兽种类精细分类;④识别测试集样本综合评价性能指标。试验结果表明,本文所提出的脊兽自动识别方法准确率可达92.17%,召回率为82.02%,F
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