改进RCNN算法在建筑结构损失识别中的应用研究

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摘要：灾难事件发生后，如何及时准确地评估建筑结构损失情况，成为灾后救援的重要问题之一.传统的人工评估方法存在耗时耗力、准确度低等问题.为了提高建筑结构损失识别的准确度，提出一种基于区域的卷积神经网络，引入候选区域生成网络，构建用于生成网络候选区并对其进行分类和位置回归的模型.结果显示，研究模型在不同（剩余9173字）

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