Classification des types d'immeubles au moyen d'images prises à partir de la rue à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs / par Ala’a Al-Habashna: CS18-001/2021-3F-PDF

« Les microdonnées sur les bâtiments et les infrastructures physiques sont de plus en plus pertinentes pour les programmes statistiques dans les sphères sociale, économique et environnementale. De nouvelles sources de données et des méthodes d’analyse avancées peuvent être utilisées pour générer une partie de cette information. Le présent rapport explique comment les réseaux neuronaux convolutifs (RNC) multiples sont peaufinés aux fins de la classification des bâtiments en fonction de leurs différents types (p. ex. maisons, immeubles d’appartements, bâtiments industriels) au moyen d’images prises à partir de la rue »--Résumé, page 6.

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Publication information
Department/Agency Statistique Canada, organisme de publication.
Title Classification des types d'immeubles au moyen d'images prises à partir de la rue à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs / par Ala’a Al-Habashna
Series title Rapports sur les projets spéciaux sur les entreprises
Publication type Series - View Master Record
Language [French]
Other language editions [English]
Format Electronic
Electronic document
Note(s) Publié aussi en anglais sous le titre : Building type classification from street-view imagery using convolutional neural networks.
Publié aussi en format HTML.
« Date de diffusion : January 21, 2022. »
Comprend des références bibliographiques (page 20).
Publishing information [Ottawa] : Statistique Canada = Statistics Canada, 2022.
©2022
Author / Contributor Habashna, Ala'a Al-, auteur.
Description 1 ressource en ligne (20 pages) : graphiques, illustrations
ISBN 9780660411699
Catalogue number
  • CS18-001/2021-3F-PDF
Departmental catalogue number 18-001-X
Subject terms Constructions -- Canada -- Classification.
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Date modified: