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Inhalt/04_Inhalt/Diskussion.tex

@@ -211,7 +211,7 @@ \subsection{Gefilterter Straßendatensatz}
 für deren Bewertung die ausgewählten Maßzahlen IoU und BIoU äußerst ungeeignet sind. Insofern lässt sich 
 also ein gutes Ergebnis verzeichnen, dass die Modelle nicht jegliche Straßen mit Radwegen versehen und 
 korrekt gelernt haben, was keine Radwege sind, obwohl die Modelle während des Trainings mit dem BikeSat-Datensatz 
-nur Beispiele eingegeben bekommen haben, die Radwege enthalten. Es folgt, dass die Modelle eher hesitent sind,
+nur Beispiele eingegeben bekommen haben, die Radwege enthalten. Es folgt, dass die Modelle eher zurückhaltend sind,
 Pixel als Radwege zu annotieren.  
 
 % \subsection{BIoU für Radwegerkennung}

Inhalt/04_Inhalt/Fazit.tex

@@ -7,7 +7,7 @@ \chapter{Fazit}
 sind allerdings Datensätze geschaffen, die weiter für die Radwegerkennung aus Luftbildern verwendet 
 werden können, um z.B. andere Herangehensweisen zu untersuchen. Die Datensätze sind dabei vom Umfang 
 vergleichbar mit Benchmark-Datensätzen der Straßenerkennung. \\
-Außerdem zeigt die Arbeit, dass Erkennung von feineren Strukturen der Infrastruktur von Städten, als Straßen 
+Außerdem zeigt die Arbeit, dass Erkennung von feineren Strukturen der Infrastruktur von Städten als Straßen 
 möglich ist. Für die bessere und intuitivere Einordnung von Ergebnissen der semantischen Segmentierung, 
 bei denen die exakte Position weniger relevant ist, zeigt sich die in dieser Arbeit aus der Quality entwickelte \ac{BIoU} 
 als nützliches Werkzeug und Bewertungsmaß, welches im praktischen Einsatz die Erwartungen erfüllt. \\