【摘 要】
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道路提取在许多领域都有重要的应用,是一个非常必要并且活跃的研究课题。在以往的道路提取任务中通常采用人工标注的方法,但人工标注是一项复杂的工作,而且不能保证结果的准确和精度。随着计算机计算能力的提升,形态学算法、计算机视觉、机器学习等方法开始被用于道路提取和标记任务中。讨论了道路提取过程中常见的问题和可行的解决方案。并利用马萨诸塞道路数据集数据库进行了U-Net道路提取任务的实验。在缺乏训练样本和训
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道路提取在许多领域都有重要的应用,是一个非常必要并且活跃的研究课题。在以往的道路提取任务中通常采用人工标注的方法,但人工标注是一项复杂的工作,而且不能保证结果的准确和精度。随着计算机计算能力的提升,形态学算法、计算机视觉、机器学习等方法开始被用于道路提取和标记任务中。讨论了道路提取过程中常见的问题和可行的解决方案。并利用马萨诸塞道路数据集数据库进行了U-Net道路提取任务的实验。在缺乏训练样本和训练时间较短的情况下,证明了二元交叉熵损失和IoU损失函数的组合是完成该任务的可能方法。
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近年来,防震减灾科普始终坚持贯彻落实习近平总书记关于防灾减灾救灾、自然灾害防治和科学普及等重要论述精神,广泛普及防震减灾科学知识和应急避险、自救互救技能,为增强社会防震减灾意识、提升全民防震减灾科学素养发挥了积极作用。紧抓全国防灾减灾日等重要主题日,组织地震系统各部门开展形式多样的特色科普。每2个月制定1次计划,力争做到"月月有看点,半年1亮点"。特别是2020年,在新冠疫情防控的新形势下,组织开