遥感图像分类

总结近年来我国主、被动遥感卫星发射的情况

近年来我国的空间科学技术发展迅速，推动我国航天遥感事业蓬勃发展，体现在我国自主研发的各系列卫星成功发射上天，包括我国与巴西合作研发的资源系列卫星；观测气象的风云系列卫星；进行环境、矿产、海洋资源、土地利用观测的环境
harden1013·2023-11-21 18:01

Python爬取Google高清遥感瓦片地图

Python爬取Google高清遥感瓦片地图这是一个能直接从Google地图服务下载瓦片地图的程序，非常稳定，只需要设置需要下载的左上角和右下角的经纬度坐标即可下载。
aabbcccddd01·2023-11-21 18:00

【收藏】夜光遥感数据下载网址及方式

夜光数据在经济发展、城市扩张、火源监测以及船舶灯光监测等多方面广泛使用。而目前的能够获取到的夜光数据主要可以算是3类：DMSP（美国）、SNPP（美国）、珞伽一号（中国）。卫星DMSP/OLSNPP/VIIRS珞伽一号国家美国美国中国数据获取时段1992-2012,2013年后数据不公开2011年12月-至今2018年6月至今空间分辨率2.7km742m130m时间分辨率12h12h15d像素饱和
生态与遥感应用·2023-11-21 18:58

遥感数据经纬度（0-360）转（-180,180）

（0-360）转（-180,180）importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportcsv#（0-360）转（-180,180）data=pd.read_csv(r"G:\FLL\Ceres\400m\Ceres_cat.csv")print("columns:",data.columns)data_long=list(data["Long"])
夏日轻风有你·2023-11-21 18:56

FCN与CNN最大的区别？

解析：FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层1、FCN概述CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。
今年不吃饭...·2023-11-21 18:07

2022-07-30

长二丁火箭成功发射遥感三十五号03组卫星。5、机票燃油附加费今年首次下调：8月5日零时起，800公里以内
angelone·2023-11-21 17:18

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解前言
牙牙要健康·2023-11-21 17:03

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解前言
牙牙要健康·2023-11-21 17:03

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNet模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNet模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNet模型算法详解前言ResNet讲解Deepresiduallearningframework
牙牙要健康·2023-11-21 17:02

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】Inception-ResNet模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】Inception-ResNet模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】Inception-ResNet模型算法详解前言Inception-ResNet
牙牙要健康·2023-11-21 16:22

遥感式雷达监测水位流速设备

遥感式雷达监测水位流速设备FT-SW2陆地上的大小河流，水情都不稳定。有些常年不息地流淌，有些枯水季节断流，有些洪水季节常常泛滥成灾。为了合理的利用河水资源，就必须掌握河流的变化规律。
万象农业气象站·2023-11-21 15:23

“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理

高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论，旨在帮助学员深入理解科学原理。
思考的小猴子·2023-11-21 14:58

结合ENVI和PIE Hyp讲述高光谱遥感信息处理技术，包括光谱恢复、光谱库建立、光谱特征提取、混合像元分解、图像分类及精度检验

大气温室气体浓度不断增加，导致气候变暖加剧，随之会引发一系列气象、生态和环境灾害。如何降低温室气体浓度和应对气候变化已成为全球关注的焦点。海洋是地球上最大的“碳库”,“蓝碳”即海洋活动以及海洋生物（特别是红树林、盐沼和海草）能够吸收大气中的二氧化碳，并将其固定、储存在海洋中的过程、活动和机制。而维持与提升我国海岸带蓝碳潜力是缓解气候变化的低成本、高效益的方案，有利于充分发挥我国海洋和海岸带生态系统
思考的小猴子·2023-11-21 14:57

GEE遥感云大数据林业应用典型案例实践及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·2023-11-21 14:57

Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析

因此，定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提，卫星遥感数据衍生的生态参量
思考的小猴子·2023-11-21 14:57

【综述-遥感图像】

Panchromaticandmultispectralimagefusionforremotesensingandearthobservation:Concepts,taxonomy,literaturereview,evaluationmethodologiesandchallengesahead（遥感和地球观测的全色和多光谱图像融合
小郭同学要努力·2023-11-21 10:43

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类鱼猫分类器任务数据dataset和dataloader建立训练数据集建立验证和测试数据集建立dataloderbatch_size设置神经网络lossfunctionoptimizing
手握锟釿镐口呼烫烫烫·2023-11-21 10:24

【3D 图像分类】基于 Pytorch 的 3D 立体图像分类4（多人标注的结节立体框合并和特征等级投票）

在LIDC-IDRI的数据集中，对于同一个案例，存在多个医生标注的结果。这就导致下面几种情况的出现：A医生标注的结节区域，B医生并不一定会标；B医生标注的结节，C医生也标注了，但是范围大小存在着交集关系；同时标记，给的特征等级也不一定相同。此时，就需要对一个案例标注的结节进行处理。可以根据标注次数进行选择，也可以简单粗暴的直接取并集。本文就直接取并集，比较的简单。如果要考虑标记次数，可以参考这篇文
钱多多先森·2023-11-21 10:12

CLIP浅谈

LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervisionCLIP代码地址：https://github.com/openai/CLIP简介CLIP是OpenAI在2021年2月发表的一篇文章，它的主要贡献有以下2点：1）将图像分类问题映射为了多模态问题
lanmengyiyu·2023-11-21 07:15

Halcon Solution Guide I basics(1): Guide to Halcon Methods（Halcon解决方案）

ImageAcquisition：图像加载Visualization：图像分类解析，获取图像信息Regionofinterest:图像特征，过滤无关信息通过这三种方法，我们就得到
龙中舞王·2023-11-21 03:52

2.3 显示遥感影像

fromosgeoimportgdalimportmatplotlib.pyplotaspltds=gdal.Open(r"C:\Users\HP\Desktop\raster\GLASS01B02.V04.A2015225.2017269.hdfout.LAI.tif").ReadAsArray()#需要注意后面的.ReadAsArray()im=plt.imshow(ds)plt.colorb
葛中曦·2023-11-21 02:44

目标检测标注工具AutoDistill

无论是用于图像分类、目标检测还是语义分割，长期以来人工标记的数据集一直是监督学习的基础。然而，由于一个创新性的工具AutoDistill，这种情况可能很快会发生改变。
金戈鐡馬·2023-11-21 01:04

Mask RCNN - 标注软件

图像语义分割是一种pixel-wise级的一种图像分类操作，其目的是在图像中上的同一个类别上打上相同的label，以表示这个类别是同一类。
Oscar_hailiang·2023-11-20 21:15

机器视觉：测距成像

本来可以把B超、遥感之类称之为“声学成像”--其实有人使用“声像图”、“声学照相机”这些概念。
小白学视觉·2023-11-20 16:27

深度学习中的图像融合:图像融合论文阅读与实战

的博客小屋个人网站:Proanimer的个人网站abs介绍图像融合概念，回顾sota模型，其中包括数字摄像图像融合，多模态图像融合，接着评估一些代表方法介绍一些常见应用，比如RGBT目标跟踪，医学图像检查，遥感监测
procoder338·2023-11-20 15:21

职场办公|眼花缭乱的数据对比

例如：下面的表格中，A列是所有的自然保护地，B列是有遥感图的自然保护地，我的任务是需要找出哪些自然保护地是没有遥感图的。简单说，就是找出A列有，B列没有的单元格。
罗罗攀·2023-11-20 15:31

你不用刻意去提防外界，当你活在当下时；外界对你并没有威胁

以前妈妈、爸爸、亲朋好友总在灌输给我们这样一条信念：要提防坏人.我们被这种警示萦绕的同时，所有注意力、触角、遥感神经、信号也同时都对准了外界.神经绷的非常紧，生怕被那些坏人生吞活剥.那时候自己并不理解何为
始终在路上践行·2023-11-20 14:38

用于高分辨率遥感图像语义分割的边缘引导网络

EdgeGuidanceNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionRemoteSensingImagesEdgeGuidanceNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionRemoteSensingImages背景贡献、总结实验方法语义特征分支空间特征分支空间-语义特征融合解码器损失函数语义损失边
火柴狗·2023-11-20 12:44

【腾讯云 HAI域探秘】高性能服务器引领AI革新浪潮：从AI绘画、知识问答到PyTorch图像分类、视频检测的全方位探索

目录1HAI（高性能应用服务）简介2HAI的应用场景2.1HAI在AI作画中的灵活性与效率2.2深入探索LLM语言模型的应用与性能2.3HAI支持的AI模型开发环境与工具3基于stabledifussio的AI绘画应用实践3.1使用AI模型中的stablediffusion模型服务3.2设置和调整模型参数3.3生成生动形象的高清图画4基于大模型的知识问答实践4.1使用AI模型中的ChatGLM26
cooldream2009·2023-11-20 11:02

掌握深度学习利器——TensorFlow 2.x实战应用与进阶

本文将通过介绍TensorFlow2.x的基本概念和特性，并结合实际案例演示其在图像分类、自然语言处理等领域的应用，最后探讨如何进阶提升TensorFlow2.x的技能，帮助读者更好地应用和实践深度学习技术
a谷雨c·2023-11-20 10:50

图像分类

Lecture2:ImageClassificationpipelineImageClassification:acoretaskinComputerVisionTheProblem:SemanticGapThisideaofacat,orthislabelofacatisasemanticlabelthatwe'reassigningtothisimageandthere'sthishugega
Eurekaaaa·2023-11-20 10:04

单张图像3D重建：原理与PyTorch实现

近年来，深度学习（DL）在解决图像分类、目标检测、语义分割等2D图像任务方面表现出了出色的能力。DL也不例外，在将其应用于3D图形问题方面也取得了巨大进展。
新缸中之脑·2023-11-20 07:52

图像分类(七) 全面解读复现ShuffleNetV1-V2

ShuffleNetV1前言前面我们学了MobileNetV1-3，从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++（旷视）在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构，论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作：pointwisegroupconvolution和channelshuffle，在保持精度的同时大大降低计算成本
小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:23

【TGRS 2023】RingMo-Sense: Remote Sensing Foundation Model for Spatiotemporal Prediction via Spatiotem

RemoteSensingFoundationModelforSpatiotemporalPredictionviaSpatiotemporalEvolutionDisentangling,IEEETGRS2023论文：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10254320代码：暂未找到摘要遥感时空预测旨在从视频和时间
m0_61899108·2023-11-19 20:59

深度学习之图像分类（九）vision Transformer翻译与总结（一）

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE一张图像相当于16x16个单词:用于大规模图像识别的转换器ABSTRACT虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的事实上的标准，但它在计算机视觉上的应用仍然有限。在视觉方面，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变
哈尔滨张谦蛋·2023-11-19 20:28

【论文阅读】Swin Transformer Embedding UNet用于遥感图像语义分割

【论文阅读】SwinTransformerEmbeddingUNet用于遥感图像语义分割文章目录【论文阅读】SwinTransformerEmbeddingUNet用于遥感图像语义分割一、相应介绍二、相关工作
川川子溢·2023-11-19 20:57

图像分类(六) 全面解读复现MobileNetV1-V3

MobileNetV1前言MobileNetV1网络是谷歌团队在2017年提出的，专注于移动端和嵌入设备的轻量级CNN网络，相比于传统的神经网络，在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型的参数与运算量。相比于VGG16准确率减少0.9%，但模型的参数只有VGG1/32。其实简单来说，就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积。不过这个深度可分离卷积刚开始接触比较抽象难理解，建议大家看看文末链接里大
小酒馆燃着灯·2023-11-19 17:15

图像分类(四) 全面解读复现GoogleNet_InceptionV1-V4

当时VGG获得了2014ILSVRC图像分类的第二名，今天来看一下第一名，也就是大名鼎鼎的Googlenet，，并且这篇论文还是后续各种神经网络模型改版的基础，
小酒馆燃着灯·2023-11-19 17:45

图像分类(五) 全面解读复现ResNet

解读Abstract—摘要翻译更深的神经网络往往更难以训练，我们在此提出一个残差学习的框架，以减轻网络的训练负担，这是个比以往的网络要深的多的网络。我们明确地将层作为输入学习残差函数，而不是学习未知的函数。我们提供了非常全面的实验数据来证明，残差网络更容易被优化，并且可以在深度增加的情况下让精度也增加。在ImageNet的数据集上我们评测了一个深度152层（是VGG的8倍）的残差网络，但依旧拥有比
小酒馆燃着灯·2023-11-19 17:45

大模型的视觉能力

这些模型已经在该领域的标准任务中显示出有希望的结果，如图像分类和对象检测，并且对图像之外的多模态和具体数据的训练可以使重大挑战（例如，3D几何和物理理解，常识推理）。我们还讨论了建模中的一些关键挑战（
嗯，这是一个好名字·2023-11-19 16:33

遥感数据

在研究中，我们常需要遥感数据。在下面的网站中，可以得到遥感数据。
圆弧YH·2023-11-19 15:32

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
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