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Building type classification from street-view imagery using convolutional neural networks / by Ala’a Al-Habashna. : CS18-001/2021-3E-PDF

"Micro-level information on buildings and physical infrastructure is increasing in relevance to social, economic and environmental statistical programs. Alternative data sources and advanced analytical methods can be used to generate some of this information. This paper presents how multiple convolutional neural networks (CNNs) are finetuned to classify buildings into different types (e.g., house, apartment, industrial) using their street-view images"--Summary, page 6.

Lien permanent pour cette publication :
publications.gc.ca/pub?id=9.905566&sl=1

Renseignements sur la publication
Ministère/Organisme
  • Statistics Canada, issuing body.
TitreBuilding type classification from street-view imagery using convolutional neural networks / by Ala’a Al-Habashna.
Titre de la série
  • Reports on special business projects
Type de publicationMonographie - Voir l'enregistrement principal
Langue[Anglais]
Autres langues publiées[Français]
FormatTexte numérique
Document électronique
Note(s)
  • Issued also in French under title: Classification des types d'immeubles au moyen d'images prises à partir de la rue à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs.
  • Issued also in HTML format.
  • "Release date: January 21, 2022."
  • Includes bibliographical references (pages 20).
Information sur la publication
  • [Ottawa] : Statistics Canada = Statistique Canada, 2022.
  • ©2022
Auteur / Contributeur
  • Habashna, Ala'a Al-, author.
Description1 online resource (20 pages) : charts, illustrations
ISBN9780660411682
Numéro de catalogue
  • CS18-001/2021-3E-PDF
Numéro de catalogue du ministère18-001-X
Descripteurs
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