As shown in the Tables 1–3, the pre

As shown in the Tables 1–3, the precision result of feature-based matching approach is the best since most of the identified candidates are correct. On the other hand, Table 2 shows that the recall result of the direct matching approach is better as most of the elements neces-sary to be retrieved are correctly identified. In general, the feature- based matching approach achieves the most robust building elements retrieval results as the overall precision, and recall rates are both above 90% in all test datasets.

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如表1-3所示，基于特征的匹配方法的精度结果是最好的，因为大多数已识别的候选对象都是正确的。另一方面，表2显示，直接匹配方法的召回结果更好，因为 正确识别了大多数需要检索的元素。通常，基于特征的匹配方法可实现最稳健的建筑元素检索结果（总体精度），并且在所有测试数据集中，召回率均高于90％。

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如表 1_3 所示，基于功能的匹配方法的精度结果最好，因为大多数已识别的候选项是正确的。另一方面，表2显示，直接匹配方法的召回结果更好，因为大多数元素是 要检索的 sary 已正确标识。通常，基于功能的匹配方法可实现最可靠的构建元素检索结果，因为总体精度，并且所有测试数据集的召回率都高于 90%。

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如表1-3所示，基于特征的匹配方法的精度最好，因为大多数已识别的候选对象是正确的。另一方面，表2显示直接匹配方法的召回结果更好，因为大多数元素都需要- 要取回的纱丽被正确识别。一般来说，基于特征的匹配方法在整体精度上达到了最稳健的建筑构件检索结果，在所有测试数据集中的召回率都在90%以上。

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