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【24h】

Building recognition system based on deep learning

机译：基于深度学习的建筑识别系统

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Deep learning architectures based on convolutional neural networks (CNN) are very successful in image recognition tasks. These architectures use a cascade of convolution layers and activation functions. The setup of the number of layers and the number of neurons in each layer, the choice of activation functions and training optimization algorithm are very important. I present GPU implementation of CNN with feature extractors designed for building recognition, learned in a supervised way and achieve very good results.
机译：基于卷积神经网络（CNN）的深度学习架构在图像识别任务中非常成功。这些架构使用级联的卷积层和激活功能。每个层的层数和神经元数的设置，激活功能的选择和训练优化算法非常重要。我提出了GPU的CNN，具有专为建筑识别而设计的特征提取器，以监督方式学习并实现了非常好的结果。

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