material_classification_retinanet:基于YOLOv11与ResNet50的建筑材料识别分类项目

可用于建筑遗产保护、自动建筑分析等场景,提供建筑材料自动识别与分类功能。项目采用双模态架构,结合YOLOv11目标检测与ResNet50分类网络,优化多尺度特征融合,支持14种建筑材料识别,测试集准确率达92.5%。【此简介由AI生成】

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Introduction

可用于建筑遗产保护、自动建筑分析等场景,提供建筑材料自动识别与分类功能。项目采用双模态架构,结合YOLOv11目标检测与ResNet50分类网络,优化多尺度特征融合,支持14种建筑材料识别,测试集准确率达92.5%。【此简介由AI生成】

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