Classification des types d'immeubles au moyen d'images prises à partir de la rue à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs
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Diffusion : 2022-01-21
Le document « Classification des types d'immeubles au moyen d'images prises à partir de la rue à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs », diffusé aujourd'hui, décrit la façon dont les réseaux neuronaux convolutifs (RNC) multiples sont peaufinés pour classifier les immeubles en fonction de leurs différents types (p. ex. maisons, immeubles d'appartements, immeubles industriels) au moyen d'images prises à partir de la rue. Les RNC utilisent la structure de la façade figurant dans l'image de l'immeuble pour le classifier. Plusieurs RNC de pointe ont été peaufinés pour mener à bien la classification. Les modèles entraînés fournissent une validation de concept et montrent que les RNC peuvent servir à classer les immeubles au moyen de leurs images prises à partir de la rue. Le rendement obtenu aux phases d'entraînement et de validation des RNC entraînés a été mesuré. De plus, les RNC entraînés sont évalués au moyen d'un ensemble de données de test distinct d'images prises à partir de la rue. Cette approche peut être utilisée pour accroître les renseignements offerts dans les bases de données ouvertes, comme la Base de données ouvertes sur les immeubles.
Produits
Le document « Classification des types d'immeubles au moyen d'images prises à partir de la rue à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs », qui fait partie de la publication Rapports sur les projets spéciaux sur les entreprises (18-001-X), est maintenant accessible.
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