《表2 预测精度对比：基于实例分割模型的建筑物自动提取》

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《基于实例分割模型的建筑物自动提取》

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为定量分析本文方法的建筑物提取精度，分别计算Mask R-CNN和改进模型对同一数据集图片预测结果的m APIoU=0.5值，其结果见表2，本文方法预测结果的m AP值比Mask R-CNN高出约1.3%，精度有一定的提高。总体而言，本文方法作为实例分割模型，比一般的语义分割模型更适用于建筑物提取，可明确分割出每个建筑物实例，利于其后续应用。