Feinabstimmungsmethode für Deep Learning
Authentifizierung bei der Erkennung von Überschwemmungen
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Dieses Buch zielt auf die Hochwassererkennung ab, um überschwemmungsbezogene Fotos aus webbasierten Medien zu erkennen. Diese Fotos, die mit ihren geologischen Gebieten verknüpft sind, können dem Urteilsverfasser kostenlose, ideale und zuverlässige visuelle Daten über Hochwasserereignisse liefern. Dieser Screening-Rahmen, der für die Verwendung von webbasierten Medienbildern vorgesehen ist, umfasst einige Schlüsselmodule: Tweet/Bild-Computerisierung, Entdeckung von Überschwemmungsfotos und Web-GIS-Nutzung für die menschliche Überprüfung. In dieser Untersuchung wurde ein Vorbereitung...
Dieses Buch zielt auf die Hochwassererkennung ab, um überschwemmungsbezogene Fotos aus webbasierten Medien zu erkennen. Diese Fotos, die mit ihren geologischen Gebieten verknüpft sind, können dem Urteilsverfasser kostenlose, ideale und zuverlässige visuelle Daten über Hochwasserereignisse liefern. Dieser Screening-Rahmen, der für die Verwendung von webbasierten Medienbildern vorgesehen ist, umfasst einige Schlüsselmodule: Tweet/Bild-Computerisierung, Entdeckung von Überschwemmungsfotos und Web-GIS-Nutzung für die menschliche Überprüfung. In dieser Untersuchung wurde ein Vorbereitungsdatensatz von 4800 Überschwemmungsfotos in Abhängigkeit von einem Feinabstimmungsmechanismus unter Verwendung von Deep Leaning (DL) erstellt und vorbereitet, um Überschwemmungsfotos zu erkennen. Der Rahmen wurde so geplant, dass die DL durch einen größeren Vorbereitungsdatensatz neu vorbereitet werden kann, wenn zusätzliche von Experten bestätigte Überschwemmungsfotos dem Vorbereitungssatz auf beharrliche Weise hinzugefügt werden.
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