该论文使用地球观测和深度学习方法，利用完全卷积神经网络实现多类建筑物实例分割，成功产生了黎巴嫩的综合性国家建筑物足迹地图，准确率达84%。
该论文使用地球观测和深度学习方法。
利用完全卷积神经网络实现多类建筑物实例分割。
目标是提高像素度量分数，特别是在缺乏城市规划的地区。
成功生成黎巴嫩的综合性国家建筑物足迹地图。
该地图包含约100万个单位，准确率达到84%。
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