Rezultati klasifikacije stavb na ortofotu se uporabljajo kot vir za vzdrževanje katastra stavb. V zadnjih letih se za klasifikacijo stavb v svetu vse bolj uveljavljajo metode globokega učenja z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. V raziskavi predstavimo primer samodejne klasifikacije stavb z uporabo lastnih podatkovnih zbirk, izdelanih iz barvnih bližnje infrardečih ortofotov (BIR-R-G) in barvnih ortofotov (R-G-B). Preizkusili smo detekcijo stavb z uporabo predučenih uteži podatkovnih zbirk Microsoft Common Objects in Context (MS COCO) in ImageNet. Za detekcijo stavb smo uporabili Mask Region Convolutional Neural Network (Mask R-CNN). Namen raziskave je preizkusiti uporabniško vrednost globokega učenja za detekcijo stavb z uporabo predučenih uteži na podatkih drugega barvnega prostora s ciljem izgr

Pravice

URN

URN:NBN:SI:DOC-QP50AV84

COBISSID

92864259

DOI

10.15292/geodetski-vestnik.2021.04.559-593

Objavljeno

14.02.2022

Metapodatki

Citiranje

APA:

Šanca, Simon, Oštir, Krištof, Mangafić, Alen (2021). Building detection with convolutional networks trained with transfer learning. Geodetski vestnik, letnik 65, številka 4, str. 559-593. URN:NBN:SI:DOC-QP50AV84 from http://www.dlib.si

MLA:

Šanca, Simon, Oštir, Krištof, Mangafić, Alen. "Building detection with convolutional networks trained with transfer learning." Geodetski vestnik letnik 65. številka 4 (2021) str. 559-593.
<http://www.dlib.si/?URN=URN:NBN:SI:DOC-QP50AV84>

Geodetski vestnik
2000-
(Zbirni zapis)

Building detection with convolutional networks trained with transfer learningZaznavanje stavb z uporabo nevronskih mrež, učenih s prenosom znanja

Building detection with convolutional networks trained with transfer learning
Zaznavanje stavb z uporabo nevronskih mrež, učenih s prenosom znanja