《表2 三个实验的准确率：基于深度学习的高分遥感影像乡镇建筑物识别方法》

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《基于深度学习的高分遥感影像乡镇建筑物识别方法》

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为了验证本文方法的性能，我们还做了两组对比实验:第一组实验中采用传统图形学的方法，先将图像进行形态学开闭运算和前景提取将图像前景和背景分开，然后用分水岭算法将建筑物区域从原图像中分割出来，再用轮廓检测的方法将建筑物轮廓提取出来。第二组实验选用的方法也是基于深度学习，其模型用的同样是本文中Faster-RCNN模型，只是在数据集标记时采取的策略与本文中所述策略不同，而是将建筑物按屋顶进行标记，统一标记为一类building，其余的为背景。这三个实验的准确率如表2所示: