FOTOGRAMETRİK NOKTA BULUTLARINDAN MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMİ İLE BİNA ÇIKARIMI
Bibliographic record
Abstract
Fotogrametrik yöntemlerle üretilen nokta bulutları, objelere ait renk ve 3 boyutlu konum bilgisini içermesi sayesinde yeryüzüne ait karakteristiklerin gösteriminde kullanılmaktadır.Ancak üretilen nokta bulutlarındaki arazi kullanım sınıflarının tespit edilebilmesi için 3 boyutlu sayısallaştırma işleminin yapılması gerekmektedir.Bu işlemin zaman alıcı olması ve hedef bölgenin boyutuna göre donanım problemleri ile karşılaşılmasından dolayı hedef objelere ait otomatik çıkarım yapılması, iş gücü ve dökümantasyon açısından önemlidir.Gelişmekte olan makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde elde edilen verilerin sınıflandırılması, fotogrametrik nokta bulutlarındaki objelerin çıkarımı için kullanılabilmektedir. Bu çalışma kapsamında, makine öğrenmesi temelli bir sınıflandırma algoritması olan Rastgele Orman (RO) sınıflandırıcısının, açık kaynaklı bir kentsel alan veri setindeki bina çıkarım performansı incelenerek, RO sınıflandırıcısı tarafından seçilen en etkili parametreler incelenmiştir.Test işlemi sonucunda 0.816
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".