この論文では、「分解-最適化-フィッティング」パラダイムに従ってLoD-2構築モデルを再構築するモデル駆動法を提案します。提案された方法は、深層学習ベースの検出器を介して建物の検出結果を開始し、「3ス

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/10 11:20

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4708126308084325442/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.03876v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.03876v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.03876v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">超高解像度衛星から導出された数値標高モデルとオルソフォトからの自動化されたLoD-2モデルの再構築</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、「分解-最適化-フィッティング」パラダイムに従ってLoD-2構築モデルを再構築するモデル駆動法を提案します。提案された方法は、深層学習ベースの検出器を介して建物の検出結果を開始し、「3ス</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210910#bookmark-4708126308084325442"><span class="datetime-body">2021/09/10 11:20</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！