基于深度学习的城市建筑物提取方法研究_李志强

1，摘要 面向对象的城市建筑物信息提取方法在实际应用中存在精度不高、后处理工作量大等局限。本文分析了FCN、U-Net、SegNet的优点与不足，在U-Net网络的基础上，通过融合多个级别的特征层，构建了一种多级特征参与决策的全卷积神 经网络算法。 为充分利用 GF-2 卫星影像的全色和多光谱数据，

架构师知识图谱-移动端

利用 typecho 上传文件（附件）时，提示上传失败

失败的原因 PHP 限制了上传文件的大小 Nginx 限制了上传文件的大小 修改PHP配置文件:php.ini post_max_size 限制通过POST方法可以接受的信息最大量 upload_max_filesize 限制PHP处理上传文件的最大值，此值不能大于post_max_size值 ma

镜像

Ubuntu20.04 #!/bin/bash # 备份原有的软件源列表文件 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup.$(date +%Y%m%d%H%M%S) # 写入阿里云的 Ubuntu 20.04

凉拌黄瓜

材料：黄瓜，大蒜，小米辣（可选），葱花（可选），白芝麻（可选），辣椒面（可选） 调料：耗油，生抽，老抽，陈醋，白糖 步骤： 准备料汁： 蒜末，小米辣，葱花，白芝麻，辣椒面等混合 淋热油 加入调料：两勺生抽，一勺耗油，半勺白糖，两勺陈醋 黄瓜切丝 加入搅拌

麻辣香锅

材料 配料：洋葱，香菜，花椒，干辣椒，葱姜蒜， 调料：糖，盐，火锅底料，生抽，耗油 配菜： 方案一： 西蓝花，香菜，辅助，油条，莴笋，土豆，小腊肠，鹌鹑蛋，金针菇，豆芽，宽粉，黄金豆 鸡中翅，大白菜，虾，香菇，火锅丸子，芝士丸子，午餐肉，蟹肉棒，藕，包面，牛肉卷，玉米 方案二： 玉米，香菇，西蓝花，

目标检测_1

Keywords :Ubuntu,VOC,Object_detection 1，环境搭建 使用anaconda3， 先安装 换源，若不然会非常慢 方式参考 https://www.cnblogs.com/Dean0731/p/11560371.html export PATH="/usr/lo

门电路，与或非

半加法器：异或门+与门 一位数的加减：0 +0 ，1+1，0+1

内核线程与用户线程

目标检测_0

目标检测 rcnn：根据颜色等特征，将图像分为许多小区域（一般情况下颜色相同的都是一类物体） 合并区域，然后进行区域内的物体检测 即到卷积中进行预测（每个框一个卷积网络） 缺点：找到的框太多 fast-rcnn:整张图片卷积得到特征图 图片映射到特征图， faster-rcnn:RPN 层，根据标注