天池遥感图像分割

【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

C++实现查找连通域

目录一、概述1.1、四连通域算法1.2、八连通域算法1.3、种子填充法二、代码一、概述图像处理中，查找连通域的算法是图像分割的重要方法之一。
韩师兄_·2023-11-13 19:28

计算机视觉：图像分割之图割法

计算机视觉：图像分割之图割法文章目录计算机视觉：图像分割之图割法概念图割算法原理图割算法的基本流程图割操作实现总结概念图割算法是一种用于图像分割的算法，它基于图论的最大流最小割原理。
目标四级424·2023-11-13 06:33

计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割

计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割文章目录计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割什么是K-means聚类？
目标四级424·2023-11-13 06:33

视觉大模型DINOv2:自我监督学习的新领域

MetaAI高调发布了SegmentAnything（SAM），SAM以交互式方式快速生成Mask，并可以对从未训练过的图片进行精准分割，可以根据文字提示或使用者点击进而圈出图像中的特定物体，其灵活性在图像分割领域内属首创
智慧医疗探索者·2023-11-13 04:39

Python实现局部二进制算法(LBP)

这算法可以应用于人脸识别、纹理分类、工业检测、遥感图像分析、动态纹理识别等领域。
Singcing·2023-11-12 12:13

NL2SQL：弱监督学习与有监督学习完成进阶之路

弱监督学习与有监督学习完成进阶之路本文作者：追一科技算法工程师WayneOutlineNL2SQL任务和WikiSQL数据集介绍弱监督学习下NL2SQL解决方案有监督学习下NL2SQL解决方案追一科技NL2SQL天池挑战赛
追一科技·2023-11-12 10:48

天池_龙珠_机器学习训练营 学习笔记3

一、LightGBM介绍LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。LightGBM可以看作是XGBoost的升级豪华版，在获得与XGBoost近似精度的同时，又提供了更快的训练速度与
大摆鹅_Big Data·2023-11-12 09:06

全球历史大豆产量数据集

简介：全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，大豆只有“主要（major）”生长季节。
此星光明·2023-11-12 09:34

GEE：遥感影像二值化

这通常用于将连续的遥感图像转换为只有两个值的二值图像，以突出图像中的特定特征或区域。结果如下图所示，将NDVI图像中，大于0.3的值设置为1（黑色），小于等于0.3的设置为0（白色）。
_养乐多_·2023-11-12 03:18

CRNN论文笔记

CRNN最近在看天池大赛的学习赛零基础入门CV-街景字符编码识别，其中官方给出的demo中baseline就有CRNN版本，因此在这里看一看CRNN的论文。
在学习的王哈哈·2023-11-11 12:15

第12章 PyTorch图像分割代码框架-3：推理与部署

推理模块模型训练完成后，需要单独再写一个推理模块来供用户测试或者使用，该模块可以命名为test.py或者inference.py，导入训练好的模型文件和待测试的图像，输出该图像的分割结果。inference.py主体部分如代码11-7所示。代码11-7推理模块部分#导入相关库importnumpyasnpimporttorchfromPILimportImage#定义推理函数definferenc
louwill12·2023-11-11 11:38

OpenCV入门8:区域分割和区域生长

以下是一些相关的知识点：基于阈值的方法：基于阈值的区域分割方法是最简单和直观的方法之一，它通过选定一个或多个阈值将图像分割成不同的区域。
CV码·2023-11-11 11:01

GEE：基于 Landsat 计算的 kNDVI 应用 APP

作者：CSDN@_养乐多_本文记录了在GoogleEarthEngine（GEE）平台中，使用Landsat遥感数据计算kNDVI的应用APP链接，并介绍该APP的使用方法和步骤。
_养乐多_·2023-11-11 06:17

深度学习笔记-014-目标检测基础知识

目标检测任务及发展脉络图像处理三大任务：物体识别、目标检测、图像分割目标检测：给定一张图像，判断图像中是否存在指定类别的目标，若存在，则输出目标位置、类别及置信度。
地表最菜研究生·2023-11-11 06:12

什么是目标检测？有哪些应用？终于有人讲明白了

计算机视觉包含多个分支，其中图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等是计算机视觉领域最重要的研究课题。本文将着重介绍目标检测的相关知识，并提供一些实例，以帮助读者对目标检测建立一个整体的认识。
大数据v·2023-11-11 05:42

CBAM：Convolutional Block Attention Module

参考论文：https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf背景深度学习中的卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像分割
BestSongC·2023-11-11 02:33

读书笔记：人居环境科学导论（吴良镛 著）

p92，遥感，全球定位系统，地理信息系统，空间信息科学技术，人居环境信息系统，经济，社会和人口统计信息第一部分：人居环境科学
吉页颉·2023-11-10 22:37

【GEE】7、利用GEE进行遥感影像分类【随机森林分类】

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念：监督和非监督图像分类之间的区别。GoogleEarthEngine提供的各种分类算法的定义和应用。如何使用randomForest设置和运行分类，以aspen存在和不存在作为示例数据集。2背景图像分类人类自然倾向于将空间信息组织成组。从上面，我们识别出常见的地貌，如湖泊和河流、建筑物和道路、森林和沙漠。我们将这种具有相似特征的对象分组称为“图像分类”。但在全球
TwcatL_tree·2023-11-10 14:33

【笔记】基于轻量和积网络及无人机遥感图像的大豆田杂草识别

《基于轻量和积网络及无人机遥感图像的大豆田杂草识别》单位：吉林大学计算机科学与技术学院作者：王生生数据获取设备：大疆DJI精灵3相机：EXMOR1/2.3RGB相机拍照：飞行高度4m，上午8点至10点之间
YaoYee_7·2023-11-10 06:30

4、目标检测

YOLO系列六、R-CNN系列**1、R-CNN**2、Spp-Net3、Fast-RCNN4、Faster-RCNN5、Mask-RCNN一、分类和发展史计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、图像分割
爱补鱼的猫猫·2023-11-10 02:22

【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割5（训练篇）

在本系列的开篇，就对整个项目训练所需要的所有模块都进行了一个简要的介绍，尤其是针对训练中需要引入的各个结构，进行一个串联操作。而在之前的数据构建篇和网络模型篇中，都对其中的每一个组块进行了分别的验证，预先在未开始训练前，检验其中的正确性，避免到训练时候，问题连连。通过这一系列文章的学习后，我相信绝大部分的模块都已经介绍过了。包括：综述篇中对优化器、模型获取和保存模型进行了介绍；在数据流模块中，学习
钱多多先森·2023-11-09 22:16

SuperMap iDesktopX 影像/栅格数据不用导入导出即可分析处理啦！

前言：往往下载的遥感影像都比较大，如果只想对影像/栅格进行简单的分析处理，例如裁剪、坐标系转换、坡度计算等，通过向udbx/udb数据源中导入数据集的形式往往又比较费时。
橙晚·2023-11-09 19:37

CGCS2000坐标系和WGS84坐标系的区别与联系

01概述由于历史原因，业内普遍对WGS84坐标系存在一定程度的误解，诸多文献对WGS84坐标系的解释也比较含糊，给测绘、导航、遥感、地信等工作带来一定困扰。
人生不同 在于自己·2023-11-09 18:42

图扑智慧农业：农林牧数据可视化监控平台

图扑软件利用自研HTforWebGIS产品，结合遥感技术，构建可交互式的农林牧数据分析平台。该平台围绕地块总览、播种分析、牛只管理、设备查询四个维度，对地区的全貌、农场、村集体分
图扑软件·2023-11-09 16:17

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

图像分类：场景分类，目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层
从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

cgcs2000大地坐标系地图_CGCS2000坐标系和WGS84坐标系的区别联系

1.概述由于历史原因，业内普遍对WGS84坐标系存在一定程度的误解，诸多文献对WGS84坐标系的解释也比较含糊，给测绘、导航、遥感、地信等工作带来一定困扰。
weixin_39838362·2023-11-09 12:48

图像分割：DeepLabV3网络讲解

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121797301论文：RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation非官方Pytorch实现代码：pytorch_segmentation/deeplab_v3接着上篇DeepLabV2，本博文简单介绍下DeepLabV3（
@BangBang·2023-11-09 12:17

遥感数据与作物模型同化实践技术应用

基于过程的作物生长模拟模型DSSAT是现代农业系统研究的有力工具，可以定量描述作物生长发育和产量形成过程及其与气候因子、土壤环境、品种类型和技术措施之间的关系，为不同条件下作物生长发育及产量预测、栽培管理、环境评价以及未来气候变化评估等提供了定量化工具。但是，当作物生长模型从单点研究发展到区域尺度应用时，由于空间尺度增大而出现的地表、近地表环境非均匀性问题，导致模型中一些宏观资料的获取和参数的区域
weixin_贾·2023-11-09 11:03

世界土壤数据库(HWSD)土壤数据集

HWSD数据集是基于大量地面测量和遥感数据，以及土壤分类系统和统一名称体系，进行整合和标准化而成。前言–人
此星光明·2023-11-09 10:46

基于OpenCvSharp的数字图像处理 - 模糊、平滑、去噪

创建项目|文件与显示|像素操作|图像彩色类型转换|模糊、平滑、去噪|锐化、边缘检测|二值化|形态学|位置变换|直方图|霍夫变换|图像优化|图像分割完整示例项目这一章的模糊处理，以及下一章的锐化处理，其实绝大部分都是用一个核跟图像做卷积
还是叫明·2023-11-09 09:04

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

近年来，为了提高单模态遥感数据的分类性能，人们进行了大量的研究。然而，随着从卫星或机载平台获取的遥感数据的可用性不断增加，多模式遥感数据的同时处理和分析对遥感界的研究人员提出了新的挑战。
ru-willow·2023-11-09 08:12

论文阅读笔记：Extended Vision Transformer (ExViT) for Land Use and Land Cover Classification

然而，遥感（RS）领域中基于Transformer的方法更关注单模态数据，这可能会在充分利用不断增长的多模态地球观测数据时失去可扩展性。
ru-willow·2023-11-09 08:42

Change Detection on Remote Sensing Images Using Dual-Branch Multilevel Intertemporal Network论文阅读笔记

随着卷积神经网络的不断创新，遥感图像的变化检测（CD）如雨后春笋般涌现。
ru-willow·2023-11-09 08:42

SpectralDiff论文阅读笔记

高光谱图像分类是遥感领域的一个重要问题，在地球科学中有着广泛的应用。近年来，人们提出了大量基于深度学习的HSI分类方法。
ru-willow·2023-11-09 08:39

Pytorch R-CNN目标检测-汽车car

概述目标检测(ObjectDetection)就是一种基于目标几何和统计特征的图像分割,它将目标的分割和识别合二为一,通俗点说就是给定一张图片要精确的定位到物体所在位置,并完成对物体类别的识别。
赛博炼丹师·2023-11-09 05:02

【OpenCV基于HSV空间的彩色图像分割技术报错：ValueError: the input array must be have a shape =】= (.., ..,[ ..,】

文章目录概要图像分割概念分割蓝色目标分割黄色目标分割橙色目标分割绿色目标小结概要每当看到图像时，它通常都是由各种元素和目标组成的。在某些情况下，可能会想要从图像中提取某个特定的对象，大家会怎么做？
落叶霜霜·2023-11-09 04:04

基于IDLE（arcgis)的.shp文件批裁剪

看不懂的可以点原网页查看，本文主要是方便自己学习：https://blog.csdn.net/gisboygogogo/article/details/75195760（利用ArcGIS-Python批量拼接裁剪遥感影像
糯米火锅·2023-11-09 04:29

【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割10（测试推理篇）

对于直接将裁剪的patch，一个个的放到训练好的模型中进行预测，这部分代码可以直接参考前面的训练部分就行了。其实说白了，就是验证部分。不使用dataloader的方法，也只需要修改少部分代码即可。但是，这种方法是不endtoend的。我们接下来要做的，就是将一个CT数组作为输入，产生patch，最后得到预测的完整结果。这样一个初衷，就需要下面几个步骤：读取一个序列的CT数组；OverLap的遍历所
钱多多先森·2023-11-08 22:28

论文阅读--利用无人机遥感和边缘智能促进精准农业：一篇综述

Title:BoostPrecisionAgriculturewithUnmannedAerialVehicleRemoteSensingandEdgeIntelligence:ASurveyAbstract:Inrecentyearsunmannedaerialvehicles(UAVs)haveemergedasapopularandcost-effectivetechnologytocapt
追忆苔上雪·2023-11-08 22:54

CNN入门实战：猫狗分类

CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了很大的成功。目标分类是指识别图像中的物体，并将其归类到不同的类别中。例如，猫狗分类就是一个目标分类的任务，CNN可以帮助我们构建一个模型来自动识别图像中
金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

智慧农业：农林牧数据可视化监控平台

图扑软件利用自研HTforWebGIS产品，结合遥感技术，构建可交互式的农林牧数据分析平台。该平台围绕地块总览、播种分析、牛只管理、设备查询四个维度，对地区的全貌、农场、村集体分
图扑可视化·2023-11-08 16:24

农林牧数据可视化监控平台 | 智慧农垦

图扑软件利用自研HTforWebGIS产品，结合遥感技术，构建可交互式的农林牧数据分析平台。该平台围绕地块总览、播种分析、牛只管理、设备查询四个维度，对地区的全貌、农场、村集体分
图扑数字孪生·2023-11-08 16:54

Google Earth Engine——GEE中主要监督分类方法介绍

监督分类是最常用于遥感图像数据定量化学分析的技术。监督分类支持这样一种想法，即用户可以选择图片中代表特定类别的样本像素，因此指示图像处理软件使用这些训练站点作为图像中所有其他像素分类的参考。
此星光明·2023-11-08 10:58

第12章 PyTorch图像分割代码框架-2

模型模块本书的第5-9章重点介绍了各种2D和3D的语义分割和实例分割网络模型，所以在模型模块中，我们需要做的事情就是将要实验的分割网络写在该目录下。有时候我们可能想尝试不同的分割网络结构，所以在该目录下可以存在多个想要实验的网络模型定义文件。对于PASCALVOC这样的自然数据集，我们可能想实验Deeplabv3+、PSPNet、RefineNet等网络的训练效果。代码11-3给出了Deeplab
louwill12·2023-11-08 09:16

去除地理（遥感）图像的白边（无效值）

之前基于SNAP处理了Sentinel-1数据，发现地理校正之后，影像外围存在大量的nodata（用gdal读取之后变为0值），使得文件大小大了一倍。不知道是我选择的投影有问题还是哪些设置出现了问题，一直没有解决，因此又基于gdal对处理好的影像进行了裁剪，把白边去掉。总体思路就是计算好裁剪的地理坐标后，用gdal.Translate裁剪，注意这里不生成矩阵而是直接输出tif#-*-coding:
就是一只白·2023-11-07 22:25

Arcgis Pro如何通过遥感影像提取建筑轮廓

使用ArcGISPro可以通过以下步骤从遥感影像中提取建筑轮廓：导入遥感影像数据：在ArcGISPro中，通过“Insert”选项卡中的“AddData”按钮将遥感影像导入到工作区中。
拼命阿白·2023-11-07 19:39

linux机器搭建java版gdal环境

背景：项目中要对遥感数据进行处理，通过调研要使用gdal处理遥感影像数据，项目现在的开发的语言是Java，部署服务器是LinuxCentOS7.6。
大寒-·2023-11-07 18:46

人工智能基础_机器学习020_归一化实战_天池工业蒸汽量项目归一化实战过程---人工智能工作笔记0060

标题：天池工业蒸汽量项目归一化实战1.引言在工业生产中，蒸汽是重要的能源之一。然而，由于各种因素的影响，蒸汽的产量和质量可能会有所波动。为了确保生产过程的稳定性和效率，我们需要对蒸汽量进行归一化处理。
脑瓜凉·2023-11-07 06:12

比SAM小60倍的分割一切模型：MobileSAM

1MobileSAMSAM就是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往只能处理某种特定类型图片的图像分割模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。在SAM出现前，基本上所有的图像分割模型都是专有模型。
智慧医疗探索者·2023-11-06 23:07
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