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摘要：為解決無人機影像中建筑物輪廓提取的技術(shù)難點，文章提出一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑物輪廓提取方法。通過結(jié)合高分辨率無人機影像數(shù)據(jù)，應(yīng)用U-Net、Mask R-CNN及DeepLabV3+等深度學(xué)習(xí)模型，對輪廓提取的邊界精度、召回率及綜合性能進行全面對比分析。實驗結(jié)果顯示，DeepLabV3+的F1分數(shù)在不同時間段均超過92%，顯著優(yōu)于Canny邊緣檢測方法（最高76.2%） 。（剩余5777字）
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深度學(xué)習(xí)在無人機影像建筑物輪廓提取中的應(yīng)用研究
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