《表2 测试集不同阈值和后处理结果对比》

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《利用深度残差网络的遥感影像建筑物提取》

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2）阈值过滤与后处理对比。为了进一步优化预测结果，进行阈值过滤和后处理操作。在前文具体介绍了选取阈值的方法，图6为F1值随着阈值增加的变化曲线。可以看出F1值有先增加后减少的趋势，通过计算，最大F1值的阈值为105。本文对不同阈值过滤结果进行了对比，如图7(c）至图7(e）所示，阈值导致的变化用圆圈标记。图7中蓝圈处，如果选取的阈值太大，一些模糊的建筑物边界就会被剔除掉，提取建筑物的尺寸就会缩小；图7中黄圈处，如果设置的阈值太小，会有与建筑物边缘纹理特征相似的像素点存在，导致建筑物比实际大，有些建筑物之间有黏连；图7中红圈处，会有一些不属于建筑物的噪声存在。表2为测试集预测结果的精度评定，阈值较小时，存在大量不属于建筑物的像素点，导致精确率较低；阈值较大时，属于建筑物的概率较低的像素点被过滤，导致召回率较低。综上所述，所选阈值必须处在二者的平衡位置，才能得到最佳效果。