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作者 | 小陈 编辑 | CVPaper 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 3-D Building Instance Extraction From High-Resolution Remote Sensing Images and DSM With an End-to-End Deep Neural Network 使用端到端深度神经网络从高分辨率遥感图像和数字表面模型中提取3D建筑实例 作者：Dawen Yu, Shunping Ji, Shiqing Wei, Kourosh Khoshelham 摘要 3-D 建筑模型在城市规划和智能城市等多种应用中扮演着至关重要的角色。最近的3-D建筑建模方法要么严重依赖于可用的人工收集的足迹参考数据，要么难以达到与手动编辑相媲美的真正自动化水平。为了实现细节层次1（LoD1）的实例级3-D建筑的自动提取，作者介绍了一种创新的端到端3-D建筑实例分割模型。该模型使用正射校正的高分辨率遥感图像和数字表面模型（DSMs），同时预测单个建筑的
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