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则需要缴纳的税收就越多

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2020-01-24 02:39

深度学习的黄金法则是:提供的训练数据越多,结果就越好。当系统被灌输大量的数据来学习时,深度学习模型就会变得强大而准确。为了达到目的,首先需要创建一个游泳池模型,然后用大量的图像来训练它。

美国房产税的税基是由房屋的评估值决定的:在税率不变的情况下,房屋的估值越高,则需要缴纳的税收就越多。地方政府对房地产价值的评估,大都依赖费时费力的市场调查。这种做法周期长,并且评估数据不准确。游泳池作为物业价值的重要数据,影响着房产的价值。如果可以通过gis和人工智能对街区物业泳池进行自动识别,将会极大地降低更新记录所需的人力成本。

在最新发布的arcgis

pro以及esri及其合作伙伴提供的航空、卫星和无人机影像,在南加州的某个城市里标记了2000个游泳池作为训练样本。深度学习的促进效果很显著,但有时仍会犯错。为了提高模型的准确性,又在每个游泳池位置周围拍摄了50个随机的“抖动”影像来大量增加数据。使用这种技术,能够将之前的2000张影像转换为100000张影像。经过再次训练之后,模型的验证测试结果就变得更加令人满意。

通过使用近期的高分辨率nearmap影像(7cm分辨率)和手动标记的清洁或绿色池的大型数据集训练模型。和前面一样,再拍摄每个绿色泳池的多个“抖动”影像,以增加可以研究的训练影像的数量。很快,就可以得出可能存在蚊子滋生风险的“僵尸”池地图。而且通过使用arcgis

模型除了可以从航空影像中准确识别游泳池,还可以解决“僵尸”池的问题。“僵尸”池是指那些疏于管理,藻类大量繁殖的游泳池,它们会成为蚊子和其它昆虫的滋生地。卫生防疫机构需要一个简单的解决方案,帮助他们从图像中找到那些“僵尸”池。

10.6中,还集成了微软cntk、谷歌tensorflow等深度学习框架,可对影像进行分类与对象识别。深度学习的快速发展,不仅使机器学习得到许多实际的应用,还拓展了整个ai的范围。它将任务进行拆解,使得各种类型的机器辅助变成可能。esri在今年的全球用户大会上,就演示了如何通过深度学习自动识别一个县级区域中的游泳池。

具体操作是,利用arcgis

online中的“连接要素”工具,很快确定了近600个未在数据库中标记的新游泳池。

上图中蓝色高亮区域是有泳池的居民区,叠加的则是最新的影像数据。由图可见,有一些带泳池的区域并没有被高亮显示,说明蓝色高亮的数据已经过时。下面来看深度学习如何解决这个问题。

api for python中最近推出的应用程序模块,根据“僵尸”池的分析结果,还可自动为卫生防疫工作人员创建任务分配方案。

游泳池检测模型准备就绪后,就可以开始着手解决第一个问题:找到那些未被列入评估的游泳池。通过使用arcgis