本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》（详细引用信息见文末）论文复现的第一篇——论文解读，主要是介绍论文的大致逻辑，创新点和结论。
- 一、文章目录
- 二、技术流程
- 三、准备工作
- 3.1 环境配置
- 3.2 研究区域
- 3.3 数据源
- 四、代码和成果
- 4.1 完整仓库代码（后续提供）：
- 4.2 阿姆斯特丹建筑足迹数据
- 4.3 阿姆斯特丹36G大小7万多张筛选后的阿姆斯特丹的街景图像：
- 4.4 原始论文
- 4.5 部分代码、notebook
- 4.6 模型过程训练
- 写在最后
论文简单来说是利用深度学习技术来识别建筑的属于哪一个年代的以及是什么风格。
你可能会想，为什么不直接请个建筑师来看看不就完了吗？
但实际上，一个建筑师需要学习大量的建筑知识、进行实地考察才能准确的判断建筑所属的年代和风格，而且也不一定是百分百准确，而深度学习可以为我们提供一个自动化、高效的解决方案，可以大量且准确的识别一个街区，甚至一个城市的所有建筑。
当你顶着炎炎夏日出去实地调研的时候，隔壁组会深度学习的设计师已经在办公室，一边吹着空调、喝着咖啡，一边等待着电脑跑完模型等待识别结果了。最近几年的城市规划、建筑、GIS、景观、等学科论文与计算机学科融合的越来越紧密，学会使用编程方法实现城市空间数据分析成为了这些学科研究人员了必备技能。不仅在学术研究中如此，在房地产行业工作的设计师们掌握编程之后，也能够助你效率提升。
