地理学-遥感图像分类

GEE20：获取地面站点的遥感图层的采样值

获取采样点值1.介绍2.GEE实现2.1数据介绍2.2GEEcode3.参考1.介绍  去年由于实验需要，想通过GEE获取遥感图层的采样值，但是多次尝试后任无法实现。
Amyniez·2023-11-19 11:45

GIS杂记（三）：MaxEnt模型中的图像地理范围不匹配【全网最好的方法，没有之一】

模型运行成功的条件之一就是遥感图像的坐标系、分辨率（像元大小）、行列号、边界范围必须完全一致。  ArcGIS中能够进行图像范围的裁
Amyniez·2023-11-19 11:36

CV综述OCR任务---目录

CV综述OCR任务---目录图像任务OCR任务图像分类目标检测图像分割图像增强视频任务正文：OCR学习OCR参考资料:参考博客:典型应用常见挑战比赛经典OCR方法单字符识别方法序列识别方法tessernet
慕一Chambers·2023-11-19 08:39

CV综述图像超分辨率整理---目录

CV综述图像超分辨率整理---目录图像任务图像增强之SR任务视频任务之SR任务OCR任务图像分类目标检测图像分割正文：图像增强之SR任务学习SR文档：参考博客:典型应用常见挑战比赛/数据集经典SR方法插值法
慕一Chambers·2023-11-19 08:39

035、目标检测-物体和数据集

在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在
Here we are——wxl·2023-11-19 00:33

MIKE水动力笔记12_数字化海图1之采集确值水深点

将前两步所有水深点整理合并前言在进行MIKE水动力建模之初，需要准备好水深数据，之前有在【MIKE水动力笔记1_岸线及水深数据之依靠全球数据库资源提取的方法】和【MIKE水动力笔记3_岸线及水深数据之根据遥感影像绘制岸线的方法
晏长街·2023-11-18 22:05

MIKE水动力笔记14_数字化海图3之提取任意等深线

Step1提取任意等深线前言在进行MIKE水动力建模之初，需要准备好水深数据，之前有在【MIKE水动力笔记1_岸线及水深数据之依靠全球数据库资源提取的方法】和【MIKE水动力笔记3_岸线及水深数据之根据遥感影像绘制岸线的方法
晏长街·2023-11-18 22:05

图像分类(二) 全面解读复现ZFNet

网络详解前言：ZF网络是2013年提出的，网上有很多关于它的介绍和讲解，但是很多内容讲的不太好（个人感觉），于是花时间收集了一些资料，整理了一些比较好的文章，从头到尾把ZFNet说了一遍。ZFNet简介1.1为什么起名ZFnetworkILSVRC2013获胜者是来自MatthewZeiler和RobFergus的卷积网络。它被称为ZFNet（Zeiler＆FergusNet的简称）。这是对Ale
小酒馆燃着灯·2023-11-18 22:42

图像分类简单介绍-转

转自|有三AI（公众号ID：yanyousan_ai）作者|言有三图像分类是计算机视觉中最基础的任务，基本上深度学习模型的发展史就是图像分类任务提升的发展历史，不过图像分类并不是那么简单，也没有被完全
Robot-G·2023-11-18 21:56

图像分类系列(二) VGGNet学习详细记录

经典神经网络论文超详细解读（二）——VGGNet学习笔记（翻译＋精读）前言上一篇我们介绍了经典神经网络的开山力作——AlexNet：经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）在文章最后提及了深度对网络结果很重要。今天我们要读的这篇VGGNet（《VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition》），
小酒馆燃着灯·2023-11-18 21:54

TensorFlow2.0笔记（五）——用CNN实现离散数据的分类（以图像分类为例）

北大MOOC——TF2.0笔记以下是我的听课笔记，供以后回忆（大多内容来自ppt）一.用CNN实现离散数据的分类（以图像分类为例）1.卷积过程实际项目中的图片多是高分辨率彩色图,参数比灰度图的还要多，待优化的参数过多容易导致模型过拟合
kww_·2023-11-18 20:37

（Windows）半自动化标注-Label-Studio的安装和简单使用

半自动化标注-Label-Studio的安装和简单使用参考文献https://mp.weixin.qq.com/s/7e28NOnGJi09GqPzzVUPuALabelStudio是一款优秀的标注软件，覆盖图像分类
*Major*·2023-11-17 15:36

卷积神经网络（CNN）服装图像分类

卷积神经网络（CNN）服装图像分类##1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpu0=
普通研究者·2023-11-17 13:44

深度学习实战02-卷积神经网络（CNN）实现服装图像分类

活动地址：CSDN21天学习挑战赛参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/116992196一、前期准备1.设置GPU如果没有则可不设置，则可以直接使用CPU。importtensorflowastf#gpus=tf.config.list_pysical_devices("GPU")#ifgpus:#gpu0=gpus[0]#如果有多个
Lvcx·2023-11-17 13:43

卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.调整图片格式5.可视化二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1importtensorflow
NoteLoopy·2023-11-17 13:39

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。
思考的小猴子·2023-11-17 10:58

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。
Mr.靳靳477302280·2023-11-17 10:49

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例及GPT模型

详情点击链接：遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型第一：基础一：平台及基础开发平台·GEE平台及典型应用案例；·GEE开发环境及常用数据资源；·ChatGPT、文心一言等GPT模型
夏日恋雨·2023-11-17 10:18

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例及GPT模型教程

详情点击链接：遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例及GPT模型教程一：平台及基础开发平台·GEE平台及典型应用案例；·GEE开发环境及常用数据资源；·ChatGPT、文心一言等GPT模型·JavaScript
夏日恋雨·2023-11-17 10:48

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域及GPT模型应用

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。
PhyliciaFelicia·2023-11-17 10:45

“Python+高光谱遥感数据处理与机器学习教程

详情点击链接：“Python+高光谱遥感数据处理与机器学习教程第一：高光谱一：高光谱遥感01)高光谱遥感02)光的波长03)光谱分辨率04)高光谱遥感的历史和发展二：高光谱传感器与数据获取01)高光谱遥感成像原理与传感器
慢腾腾的小蜗牛·2023-11-17 10:43

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域经典案例及GPT模型应用教程

详情点击链接：遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域经典案例及GPT模型应用教程一：平台及基础开发平台·GEE平台及典型应用案例；·GEE开发环境及常用数据资源；·ChatGPT、文心一言等GPT模型·JavaScript
慢腾腾的小蜗牛·2023-11-17 10:11

第四届空间信息智能服务研讨会会议指南

核心提示：第四届空间信息智能服务研讨会会议指南2016年12月17日-19日武汉会议简介为了进一步推进空间信息智能服务的研究，促进研发人员的学术交流，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室和中国GIS产业协会
weixin_30483495·2023-11-17 06:09

Datawhale AI夏令营第三期 - 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛——Baseline修改及优化

（一）DatawhaleAI夏令营第三期-脑PET图像分析和疾病预测挑战赛——环境搭建及PyTorchBaseline跑通上期完成Baseline跑通后，这期主要是对Baseline的优化，整队图像分类问题
cs6182890·2023-11-17 03:41

GEE开发之Worldpop人口数据分析

GEE开发之Worldpop人口数据分析1基础知识2获取某地区的人口遥感影像3获取某地区每年人口的数据4TIF数据下载前言：如何利用GEE平拍获取Worldpop人口数据。
等待着冬天的风·2023-11-17 01:43

用照片预测人的年龄【图像回归】

在图像分类任务中，卷积神经网络(CNN)是非常强大的神经网络架构。然而，鲜为人知的是，它们同样能够执行图像回归任务。
新缸中之脑·2023-11-16 10:12

动环监控动环监控

对独立分布在机房各处的动力设备、机房环境以及安保监控等等内容进行遥感、遥测采集，对于机房系统、设备、安保等的运行状态进行实时监控，记录与处理有关数据，及时检测故障，通知工作人员处理
longxingiot·2023-11-16 05:59

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解前言
牙牙要健康·2023-11-16 02:58

GIS100例—04 ArcGIS填充面要素空洞

弹还是视频教学：GIS技巧100例-GIS思维（持续更新中···）推荐学习：ArcGIS之模型构建器（ModelBuilder）视频教程ArcGIS10.X入门实战视频教程（GIS思维）ArcGIS之遥感影像分类及成果应用视频课程
GIS思维·2023-11-15 21:52

TDengine在吉科软车辆监管中的应用实践

吉科软信息技术有限公司是国家高新技术企业，公司以“让天下没有不放心的食品”为使命，以“做数字化捍卫食品安全的领军企业”为愿景，以打造食用农产品全流程追溯、全流程监管、全流程服务、全产业链升级为核心的产业互联网生态链为主营业务，运用卫星遥感
xiaosun2·2023-11-15 19:13

ArcGIS分区（批量）统计栅格影像像元值的相关信息

用矢量数据分区域统计栅格影像像元值相关信息我们在做遥感应用时，有时需要根据矢量批量统计不同区域栅格影像的面积、均值、最大值、最小值等信息，本篇文章记录了相关的处理过程。
只是一颗花生·2023-11-15 02:30

基于支持向量机 (SVM) 和稀疏表示理论 (SRC) 的人脸识别比较

到目前为止，支持向量机已应用于孤立手写字符识别、网页或文本自动分类、说话人识别、人脸检测、性别分类、计算机入侵检测、基因分类、遥感图象分析、目标识别、函
西部小狼_·2023-11-15 01:36

毕业设计选题 -- 人工智能与大数据专业毕设选题 机器学习方向

目录前言毕设选题目标检测与图像分类方向自然语言处理与文本生成方向时间序列分析与预测方向选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备
Krin_IT·2023-11-14 17:27

Caffe 深度学习框架及AlexNet结构

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，本文详细介绍了caffe的优势、架构，网络定义、各层定义，Caffe的安装与配置，解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet，并演示了CIFAR-10在caffe
zoeyunjj·2023-11-14 17:43

评论：AlexNet和CaffeNet有何区别？

AlexNet是2012年ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别竞赛）的获胜者，这是一项图像分类竞赛。
无水先生·2023-11-14 16:24

回顾 — SFA：简化快速 AlexNet（模糊分类）

模糊图像的样本一、说明在本文回顾了基于深度学习的模糊图像分类（SFA）。
无水先生·2023-11-14 16:11

深度学习算法部署方介绍（笔记）（文章是抄别人的）

这种方式适用于模型参数不需要改变的情况，例如图像分类、语音识别等场景。常见的离线部署方式有TensorFlowLite、ONNX、TensorRT等。2、在线部署
饿了就干饭·2023-11-14 10:54

GEE开发之ERA5（气温、降水、压力、风速等）数据获取和分析

GEE开发之ERA5（气温、降水、压力、风速等）数据获取和分析1.ERA5介绍2.初始ERA5数据2.1DAILY代码2.2MONTHLY代码3.遥感影像查看（DAILY之mean_2m_air_temperature
等待着冬天的风·2023-11-14 04:28

【PIE-Engine Studio学习笔记09】图像分类—监督分类之样本绘制

目录前言操作步骤导入研究区域和影像样本点绘制SVM分类结束语前言之前跟大家介绍过，通过其他软件绘制样本，然后导入到PIE-Enginestudio平台上作为监督分类的训练样本，这次跟大家分享，直接在平台上进行样本的绘制。操作步骤导入研究区域和影像代码如下（示例）：//1、获取采样区域范围vargeometry=pie.FeatureCollection("NGCC/CHINA_CITY_BOUND
GeoLearning·2023-11-14 04:01

【遥感卫星数据】Landsat数据Collection1和Collection2区别

文章目录1总体介绍2LandsatCollection13LandsatCollection23.1Collection2Level-1产品3.2Collection2Level-2产品参考资料1总体介绍Landsat卫星的产品数据每经过几年就会有一次改进，主要改进几何校正精度和辐射纠正精度。而且NASA/USGS每次更新产品都会把存档的历史数据重新生产一遍，这点非常的赞。2020年推出Lands
GeoLearning·2023-11-14 04:01

【云平台】遥感地信云平台收录

文章目录国内1航天宏图PIE-Engine2商汤科技3AIEarth4EarthDataMiner国外结语国内1航天宏图PIE-Enginehttps://engine.piesat.cn/live-show-list2商汤科技https://senseearth-cloud.com/map3AIEarthhttps://engine-aiearth.aliyun.com/#/</
GeoLearning·2023-11-14 04:01

【PIE-Engine 数据资源】全球250米LAI产品

年空间范围全球数据来源北京师范大学肖志强教授团队代码片段varimages=pie.ImageCollection(“BNU/LAI/GLOBAL-250”)二、描述全球250米叶面指数产品由北京师范大学的肖志强教授团队生产，提供了多分辨率卫星遥感
GeoLearning·2023-11-14 04:59

深度学习细粒度分类综述

https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/89640699#_2一．概述1.什么是图像细粒度分类细粒度图像分类问题是对大类下的子类进行识别。
沙小菜·2023-11-14 00:09

深度学习之基于Pytorch服装图像分类识别系统

文章目录一项目简介系统组成1.数据集准备2.数据预处理3.模型构建4.模型训练5.模型评估PyTorch的优势二、功能三、系统四.总结一项目简介  深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，其中基于PyTorch的服装图像分类系统是一个备受关注的领域
雅致教育·2023-11-13 22:38

DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks----《DeepFool：一种简单而准确的欺骗深度神经网络的方法》摘要  最先进的深度神经网络已经在许多图像分类任务上取得了令人印象深刻的结果
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:54

数字图像基础（二进制图像、灰度图像、RGB图像、索引图像和多帧图像）

1、图像的分类根据图像的属性不同，图像分类的方法也不同。
平平无奇的小女子~·2023-11-13 07:17

RT-DTER 引入用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块 SPD-Conv

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf代码地址：https://github.com/labsaint/spd-conv卷积神经网络(CNN)在图像分类、
迪菲赫尔曼·2023-11-13 07:47

使用 Azure 机器学习实现图像分类

图像分类是计算机视觉领域中一个重要的任务。随着深度学习的发展，利用深度神经网络对图像进行分类已经成为一种主流方法。
嵌入式杂谈·2023-11-13 05:42

深度学习基于python+TensorFlow+Django的花朵识别系统

二、功能  本项目的图像分类识别系统是基于Python语言和TensorFlow深度
雅致教育·2023-11-12 18:09

HALCON 21.11：深度学习笔记(1)

异常检测的某个例子：给输入图像的每个像素分配一个分数，表示它显示未知特征(即异常)的可能性有多大2.Classification（分类）将图像分类为给定类集合中的一个类。更多信息
机器视觉001·2023-11-12 16:45
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