《表5 固体废弃物识别精度Tab.5 Accuracy of solid waste identification》

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《基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物》

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最终结果如表5所示。对于训练集中包含的影像数据，基于CNN的固体废弃物识别模型的识别精度达到96.64%；对于测试集的影像数据，识别精度为86.87%，其中共识别出108张影像为固体废弃物，识别正确的共77张，3处农田、3处停车场以及25处低矮建筑物被错分为固体废弃物。