《表1 模型超参数设置：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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在本文试验中，主干网络选择ResNet-50+FPN，并且对于ResNet50部分使用在ImageNet上得到的预训练权重，其他层使用Xavier方法进行权重初始化。模型训练一共包括3个阶段，每个阶段分别对应不同的epoch个数和学习率，其中每个epoch迭代1000步，单个GPU一次可训练2张图片，每个训练阶段超参数设置见表1。