使用计算机视觉对间接费用的分析是一个问题,在学术文献中受到了很大的关注。在这个领域运行的大多数技术都非常专业,需要大型数据集的昂贵手动注释。这些问题通过开发更通用的框架来解决这些问题,并结合了表示学习的进步,该框架可以更灵活地分析具有有限标记数据的新图像类别。首先,根据动量对比机制创建了未标记的空中图像数据集的强大表示。随后,通过构建5个标记图像的准确分类器来专门用于不同的任务。从6000万个未标记的图像中,成功的低水平检测城市基础设施进化,体现了我们推进定量城市研究的巨大潜力。
translated by 谷歌翻译