简介：摘要：本论文旨在研究和开发一种基于深度学习的室内建筑门窗三性自动检测技术。通过深入综述深度学习基础、卷积神经网络（CNN）、区域提议网络（RPN）和目标检测技术等相关技术，结合数据集准备、特征提取、候选框生成、目标定位、多尺度特征融合、注意力机制、迁移学习、上下文信息利用和深度学习优化算法等方法，实现对室内建筑门窗三性的自动检测。通过实验验证，本研究方法在室内建筑门窗三性自动检测方面具有较高的准确性和鲁棒性。
基于深度学习的室内建筑门窗三性自动检测技术研究
