遥感图像分类

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

由于其简单高效的架构，LeNet-5也被广泛应用于图像分类任务，包括交通标志识别。
鱼弦·2025-02-02 13:42

深度学习的应用场景及常用技术

1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。
eso1983·2025-02-02 06:19

遥感中的反演

反演在遥感中是什么意思？按楼主的需求回答：一句话--遥感的本质是反演。具体解释：遥感的本质是反演，而从反演的数学来源讲，反演研究所针对的首先是数学模型。
ximenchuixuezijin·2025-02-02 01:55

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。
老许的花开·2025-02-02 01:24

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。
eso1983·2025-02-01 12:37

遥感图像建筑房屋树木水体分割数据集labelme格式2026张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2026标注数量(json文件个数)：2026标注类别数：5标注类别名称:["Tree","building","Tin_Shade","farmland","water"]每个类别标注的框数：Treecount=64782buildingcount=52980Tin_Shade
FL1623863129·2025-02-01 08:06

几种不同数据采集的概念：遥测、遥控、遥信、遥调、遥视、遥感

遥测、遥控、遥信、遥调、遥视、遥感、遥视：这几种技术在概念上容易混淆，在数据自动采集中常常用到，各自有不同的用途，下面加以简述：遥测(Telemetry)：通过远程传输数据来监测远程系统中的各种物理量。
CServer_01·2025-01-31 23:25

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图，可以直观地看到随着训练轮次（epochs）的增加，损失函数值是如何
alankuo·2025-01-31 01:43

基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备

一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域，如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。
2025年数学建模美赛·2025-01-28 16:15

ultralytics 是什么？

ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库，专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。
博刻·2025-01-28 16:09

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、
司南锤·2025-01-28 08:18

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题：遥感图像中某些类别（如道路、建筑）可能稀疏分布。小尺寸裁剪后，部分训练样本可能完全不含某些类别（例如一块纯农田的补丁），导致模型对这些类别缺乏学习机会。
司南锤·2025-01-28 08:18

使用 rasterstats 库进行栅格与矢量数据的空间分析

栅格数据通常代表像素网格，如遥感影像或土地利用图，而矢量数据则通常表示具体的地理实体，如行政区划或土地边界。如何有效地结合这两类数据进行空间分析是许多地理研究中的关键问题。
xyt556_CUMT·2025-01-28 07:42

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一
985小水博一枚呀·2025-01-28 06:38

CVPR 2024 无人机/遥感/卫星图像方向总汇（航空图像和交叉视角定位）

1、UAV、RemoteSensing、SatelliteImage(无人机/遥感/卫星图像)UnleashingUnlabeledData:AParadigmforCross-ViewGeo-Localization
点云SLAM·2025-01-28 06:32

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

例如，在一个图像分类任务中，过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节（如某张猫图片背景中的一个小污点）都学习得过于精细，以至于在测试集中，只要图像背景稍有不同，就无法正确分类。2.欠拟合（Un
发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

使用 Pyro 和 PyTorch 的贝叶斯神经网络

一、说明构建图像分类器已成为新的“helloworld”。还记得当你第一次接触Python时，你的打印“helloworld”感觉很神奇吗？
无水先生·2025-01-27 05:45

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
cda2024·2025-01-26 20:39

Arcgis遥感影像建立镶嵌数据集，加载不显示，采用以下步骤，注意事项

Arcgis遥感影像建立镶嵌数据集，加载不显示，采用以下步骤，注意事项：（1）Footprint属性表maxPs改为5000；（2）镶嵌数据集右键属性，maxinumnumberofrasterspermasaic
木易GIS·2025-01-26 09:43

支持向量机图像分类matlab,基于支持向量机的图像分类.MATLAB

【实例简介】基于支持向量机的图像分类.MATLAB【实例截图】【核心代码】基于支持向量机的图像分类├──code.zip├──pictures│├──car││├──car10.jpg││├──car11
流光微言·2025-01-26 08:33

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

在本文中，我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率，例如，如果图像是200像素宽和200像素高，则数组的尺寸为200x200x3。
python收藏家·2025-01-26 07:55

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。通过在MATLAB中实现SOFM，可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估，旨在提供图像处理问题的解决方案。1.自组织特征映射网络简介1.1自组织特征映射网络概述自组织特征映射
无声远望·2025-01-25 17:36

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。
IT古董·2025-01-25 10:08

NCNN推理

ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用，包括但不限于：图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件，链接文件，
呆呆珝·2025-01-25 05:07

基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程

我们将以一个简单的图像分类任务为例进行说明。目标通过本教程，您将学会如何使用TensorFlow/K
小蘑菇二号·2025-01-24 12:26

【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入？

常见的任务包括：图像分类：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类，常见算法如ResNet、VGG。目标检测：在图像中定位并标注物体
认识祂·2025-01-23 18:04

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。
·2025-01-22 16:34

174所地信遥感测绘等专业考研报考学校及专业参考汇总表分享

地信遥感测绘等地理学考研和想要考研到地信遥感专业的小伙伴绝对不能错过的宝藏资料！！！表格中包含了各个高校的名称、所在省市、是否自主划线、所属院系、专业、总分以及各科目的分数要求等。
新中地GIS开发老师·2025-01-22 15:00

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

国家统计局湖北调查总队副总队长张小青一行调研珈和科技农业遥感调查智能化算法

会上，张小青副总队长肯定了珈和作为高科技企业在农业遥感调查科技创新领域的探索，以及其数据算法模型在农业调查
珈和info·2025-01-21 11:49

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
cda2024·2025-01-20 22:42

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中
小周不想卷·2025-01-20 13:11

【国际学术会议推荐】IEEE Xplore、EI、CPCI、CNKI、EI Compendex、Scopus、Google scholar检索，方向涉及人文地理、城乡规划、遥感、通信、航天、能源、环境

【国际学术会议推荐】IEEEXplore、EI、CPCI、CNKI、EICompendex、Scopus、Googlescholar检索，方向涉及人文地理、城乡规划、遥感、通信、航天、能源、环境【国际学术会议推荐
努力学习的大大·2025-01-19 21:34

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

无论是图像分类、目标检测，还是人脸识别、语音处理，CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展，CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。
wit_@·2025-01-19 16:50

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40

数据增强方法及其工具

以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤，这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强
cxr828·2025-01-19 07:09

2025年地信、遥感等专业常见考试时间一览（教资/四六级/测绘师……

25年的部分考试时间线基本上也确定了下来，我们今天就来总结一下地信遥感等专业25年常见的考试时间（以考试时间为准，报名时间需提前）：（部分证书考试尚未公布具体时间，暂按照24年时间）一、2025年上半年中小学教师资格
新中地GIS开发老师·2025-01-18 11:01

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。
潜洋·2025-01-18 10:25

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型
YOLO大师·2025-01-18 02:59

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。
·2025-01-17 14:07

【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法：基于原型引导的领域感知渐进表示学习（一）

【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法：基于原型引导的领域感知渐进表示学习（一）【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习
努力学习的大大·2025-01-17 00:38

番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria
futureflsl·2024-09-16 09:46

遥感影像的切片处理

在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。
sand&wich·2024-09-16 06:23

遥感图像分割系统：融合空间金字塔池化（FocalModulation)改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向，它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别
xuehaisj·2024-09-15 18:56

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG
亚图跨际·2024-09-15 18:20

CV、NLP、数据控掘推荐、量化

主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
海的那边-·2024-09-15 13:47

GIS数据处理软件：地理信息与遥感领域的智慧引擎

在地理信息与遥感技术的广阔天地间，数据处理软件如同一座桥接驳岸的智慧引擎，将海量的原始数据转化为决策的金矿，推动着城市规划、环境保护、灾害管理、资源开发等领域的深度变革。
GeoSaaS·2024-09-15 03:31

枫叶的成长计划

2019/12.23【行】毕：图分类，和鹰说清楚昨天的事，遥感复习到五十页，和白杨聊了聊昨天发生的事，买苹果未毕：c++未写，电影还没看1.找到给桌子的那个人2.早上七点起床做好标语准备买苹果啦3.遥感图分类问问黎霞小姐妹
小婷说·2024-09-14 06:17

基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码）

本文主要实现在pytorch框架下，训练CIFAR数据集，通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率，并生成混淆矩阵，将其中每一个错误的图片并保存下来。语言：python实现方式：pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所
难得北窗高卧·2024-09-12 01:00

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

简介图像分类对网络结构的要求，一个是精度，另一个是速度。这两个需求推动了网络结构的发展。resneXt：分组卷积，降低了网络参数个数。densenet：密集的跳连接。
dfj77477·2024-09-11 20:55
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