《表3 与深度学习方法对比评价结果Tab.3 Quality assessments of deep learning method and method proposed by this paper

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《变分法遥感影像人工地物自动检测》

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综合图5—8，在较高分辨率下，深度学习方法由于能够学习到丰富的特征，人工地物提取准确，且对阴影抗性极好，提取精度优于本文算法。而较低分辨率下深度学习方法的检测精度有所下降，且存在大量漏检，而本文算法提取结果相差较小，本文算法总体精度更优。试验2共有图像像素3 932 160个，其中人工地物像素1 317 542个，降采样后共有像素983 040个，其中人工地物像素329 386个。表3展示了两种算法的提取精度，同样以精确度、虚警率及漏检率3种评价指标定量评价两者的精度。从表3可以得出结论，本文算法在高分辨率下检测精度略逊于深度学习方法，但对不同分辨率都具有普适性，且不需要大量的训练数据即可完成自动化检测，是一种较为有效的人工地物检测算法。