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遥感图像分类
使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来
转载哦~https://blog.csdn.net/binbigdata/article/details/80029681介绍硕士阶段的毕设是关于昆虫
图像分类
的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了
要去坐飞船
·
2024-02-08 09:51
图像处理
SAM大模型
遥感
领域测评
关注图像或者
遥感
语义分割的同事可能知道,语义分割作为计算机视觉的核心任务,应用广泛,但最大的限制就是需要大量的标注数据,并且针对不同的任务需要重新训练或微调,试想,
未来GIS实验室
·
2024-02-08 08:52
计算机视觉
深度学习
人工智能
Vim实战:使用 Vim实现
图像分类
任务(二)
设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度,DP多卡,EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:Vim实战:使用Vim实现
图像分类
任务
静静AI学堂
·
2024-02-08 07:34
图像分类实战
vim
分类
深度学习
Vision Transformer(VIT)
VisionTransformer(VIT)VisionTransformer(ViT)是一种新兴的
图像分类
模型,它使用了类似于自然语言处理中的Transformer的结构来处理图像。
宫本文藏
·
2024-02-08 03:09
深度学习笔记
transformer
深度学习
计算机视觉
Vim实战:使用Vim实现
图像分类
任务(一)
文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件计算mean和std生成数据集摘要论文:https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1.pdf翻译:近年来,随着深度学习的发展,视觉模型在许多任务中取得了显著的成功。然而,随着模型规模和复杂度的增加,计算和内存的消耗也急剧增长。这限制了模型在资源有限的环境中的使
静静AI学堂
·
2024-02-07 19:37
图像分类实战
vim
分类
编辑器
【计算机视觉】目标检测 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法
在
图像分类
的基础上(Imageclassification)的基础上,除了判断图像中的物体类别是什么,还需要给出其在图像中的位置,我们成为分类和定位的问题(Classificationandlocalizatio
Yaoyao2024
·
2024-02-07 18:08
计算机视觉
目标检测
算法
枫叶的成长计划
2019/12/29【行】毕:从头看
遥感
一遍,晚上看奇葩说(≧∇≦)/,和室友聊天,早上七点半起,晚上争取十二点睡,不看漫画未毕:线代题未看,英语翻译未背(⊙o⊙)!
小婷说
·
2024-02-07 12:41
模型压缩开源项目:阿里-tinyNAS/微软NNI/华为-vega
文章目录阿里-TinyNAS使用流程步骤一:搜索模型结构步骤二:导出模型结果步骤三:使用搜索的模型结构
图像分类
任务目标检测任务华为-vega简介定位优点缺点微软NNI简介定位优点缺点阿里-TinyNAShttps
清风2022
·
2024-02-07 10:35
tinyNAS
神经网络
AutoML
vega
【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer
浅谈计算机视觉中的Transformer摘要:1.Transformer网络结构2.计算机视觉中的Transformer2.1
图像分类
2.2目标检测3.典型实验典型实验详解:实验目的:实验设置:数据集:
沐风—云端行者
·
2024-02-07 05:43
深度学习
计算机视觉
transformer
人工智能
深度学习的进展
深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力,以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用:1.计算机视觉
图像分类
与识别:随着深度卷积神经网络的发展,如AlexNet、VGG、Inception系列
李建军
·
2024-02-07 01:20
软件使用
深度学习
人工智能
耽推
看一眼身旁哭出猪叫的小宁王,薛
遥感
觉自己活不到下集了。比较轻松的小甜文
艾莉有话说
·
2024-02-06 20:51
PyTorch(超详细)部署与激活 举起Python火炬,点亮智慧人生【Windows版】
PyTorch可以用于以下领域:计算机视觉:
图像分类
、目标检测、图像分割、人脸识别等。自然语言处理:机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理:语音识别、语音合成、说话人识别等。生
心安成长
·
2024-02-06 14:04
PyTorch
python
pytorch
windows
基于pytorch深度学习
遥感
影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
基于PyTorch的深度学习
遥感
影像地物分类、目标识别与分割实践技术应用是一个涉及多个步骤的复杂过程。
数字化信息化智能化解决方案
·
2024-02-06 10:22
深度学习
pytorch
分类
目标检测:3采用YOLOv8 API训练自己的模型
它被构建为用于训练对象检测、实例分割和
图像分类
模型的统一框架。2.如何使用YOLOv8?要充分发挥YOLOv8的潜力,需要从存储库和ultralytics包中安装要求。要安装要
proing
·
2024-02-06 07:38
AI
目标检测
目标跟踪
人工智能
小目标识别方法
这一任务在军事侦察、
遥感
图像分析、无人机监控、医学成像等多个领域有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展,小目标识别的研究也取得了显著的进步。
LittroInno
·
2024-02-06 04:02
人工智能
目标识别
【GIS系列】卫星
遥感
影像简介及格式梳理
本文将对国内外部分卫星
遥感
影像进行介绍并进行格式梳理作者:后端小肥肠目录1.卫星
遥感
影像1.1.定义1.2.特点1.3.卫星
遥感
影像的类别2.可见光影像2.1.国内光学影像2.1.1.高分1号2.1.2
后端小肥肠
·
2024-02-05 22:16
GIS
arcgis
Springboot+GDAL3.x在windows上配置开发环境
GDAL通常用于GIS(地理信息系统)、
遥感
和地理空间分析等领域,可以用来转换不同的文件格式、处理栅格数据以及处理地理空间元数据。如果你在处理地理数据,GDAL是一个非常强大
后端小肥肠
·
2024-02-05 22:44
GDAL
spring
boot
后端
java
利用Python对含有地理信息的
遥感
影像,使用随机森林模型回归,并保存预测影像
最近在做随机森林回归实验时,遇到了一个问题:在做回归时,用的是excel点数据做的回归,像这样:但是如何把这个训练好的模型应用到整幅含有地理信息的
遥感
影像上去,并保存这个预测图像呢?
HHzi
·
2024-02-05 21:00
随机森林
回归
python
机器学习
GEE入门篇|栅格数据集概述(二):Image Collections(单幅图像的集合)
然而,原始图像只是为Landsat8生成的多个图像集合之一,
遥感
界开发了额外的图像校正,有助于提高分析的准确性和一致性,每个不同图像处理路径的结果都存储在EarthEngine中不同的ImageCollection
不止GIS
·
2024-02-05 20:23
Google
Earth
Engine入门及进阶教程
开发语言
javascript
GEE入门篇|
遥感
图像探索(一):
遥感
图像详细信息查看及单波段图像可视化加载
目录1.
遥感
图像详细信息查看2.单波段
遥感
图像可视化加载卫星图像是GoogleEarthEngine的核心力量,本期内容教你如何查看一副
遥感
图像详细信息以及完成单波段的图像可视化加载。
不止GIS
·
2024-02-05 20:53
Google
Earth
Engine入门及进阶教程
计算机视觉
人工智能
ArcGIS图像配准方法
原料准备:待矫正的
遥感
图像或扫描地图栅格图像,已知投影方式和坐标系的地图图层,AcrMap;打开ArcMap,连接文件夹到待配准的矢量地图与栅格影像所在的位置;点击“添加数据”按钮,待配准的矢量地图与栅格影像
高堂明镜悲白发
·
2024-02-05 17:30
gis
ALOS 30mDEM数据显示
ALOS30米DEM数据由高级陆地观测卫星ALOS(AdvancedLandObservingSatellite)上搭载的全色
遥感
立体测绘仪PRISM(PanchromaticRemote-sensingInstrumentforStereoMapping
按图索迹
·
2024-02-05 16:29
高程地形瓦片数据
3D
Cesium
前端
GIS
全球30米DEM
Nginx
TanDEM-X30米DEM数据介绍
一、背景之前介绍了Copernicus30米DEM以及Alos30米DEM数据的详细介绍以及接入到Cesium中的效果展示,有
遥感
专业工作者对比了Copernnicus、ALOA、ASTER、NASA、
按图索迹
·
2024-02-05 16:58
高程地形瓦片数据
TanDEM-X
DEM
高程地形数据
目标检测及相关算法介绍
与
图像分类
任务不同,目标检测不仅需要识别出图像中的对象,还需要确定这些对象在图像中的准确位置,同时通过矩形边界框(BoundingBox)来表示。
ITSSec吴中生
·
2024-02-05 12:06
IT技术
计算机视觉
目标检测
算法
目标跟踪
数据挖掘
人工智能
计算机视觉
举例说明计算机视觉(CV)技术的优势和挑战
这使得它在许多领域中具有广泛的应用,如人脸识别、物体检测和
图像分类
等。自动化和效率:CV技术可以实现图像和视频的自动分析和处理,减少了人力资源的需求,并提高了工作效率。
做一个AC梦
·
2024-02-05 03:24
计算机视觉
Q-Bench:一种用于低级别视觉通用基础模型的基准测试
虽然多模态大模型的这些能力已经在多个视觉语言任务中得到了探索和验证,例如图像字幕、视觉问题回答、跨模态关联,以及传统的视觉任务,如
图像分类
或分割,但大多数关注点都集中在对视觉内容的高级感知和理解上
AI算法-图哥
·
2024-02-05 01:56
--
图像质量评价
人工智能
图像质量评估
计算机视觉
图像处理
深度学习
【
遥感
入门系列】
遥感
电磁辐射与
遥感
过程
遥感
电磁辐射是比较难理解也是非常重要的内容,对于一般学习
遥感
专业的人来说,只需要学习个大概,这个大概主要包括你需要理解几个概念以及能从电磁辐射原理上解释一些
遥感
现象,进而为
遥感
过程的理解打下一个基础,如果你想在这个环节上有所建树
地理遥感生态网
·
2024-02-05 01:14
ENVI遥感处理教程
遥感卫星影像
地理信息数据获取
arcgis
大数据
分类
无人机
遥感
技术在地质灾害监测应用分析,多旋翼无人机应急救援技术探讨
给人民的生命和财产安全带来严重威胁,因此有必要开展地质灾害预测预报、灾害应急和风险区划
遥感
技术的快速发展为我们提供了一种获取实时灾害信息的可靠手段。
创小董
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2024-02-05 01:05
无人机技术
无人机
人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中
目录开题指导建议更多精选选题选题指导最后基于机器学习的手写数字识别系统设计基于深度学习的
图像分类
算法研究基于卷积神经网络的人脸识别系统设计基于自然语言处理的情感分析算
HaiLang_IT
·
2024-02-04 19:31
毕业设计开题指导
毕业设计选题
毕设选题教程
人工智能
毕业设计选题
深度学习
卷积神经网络
计算机视觉
机器学习
深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别(带手写板GUI界面)
LeNet是一种经典的CNN结构,被广泛应用于基础的
图像分类
任务。
两只程序猿
·
2024-02-04 10:11
深度学习实战
深度学习
cnn
人工智能
vit细粒度
图像分类
(九)RAMS-Trans学习笔记
1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中,区域注意力的定位和放大是一个重要因素,基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。近年来发展起来的视觉变压器(ViT)在计算机视觉任务中取得了可喜的成果。与cnn相比,图像序列化是一种全新的方式。然而,ViT的感受野大小有限,由于其patch的大小固定,缺乏像cnn那样的局部关注,并且无法生成多尺度特征来学习判别区域关注。为了便于在没有框/部分注释的
无妄无望
·
2024-02-04 09:01
学习
笔记
transformer
分类
python
人工智能
vit细粒度
图像分类
(十)TransFG学习笔记
1.摘要细粒度视觉分类(FGVC)是一项非常具有挑战性的任务,它旨在从子类别中识别对象,这是由于类间固有的微妙差异。现有的大部分工作主要是通过重用骨干网络提取检测到的判别区域的特征来解决这一问题。然而,这种策略不可避免地使管道变得复杂,并将建议的区域推到包含对象的大多数部分,从而无法定位真正重要的部分。近年来,视觉变压器(visiontransformer,ViT)在传统的分类任务中表现出了强大的
无妄无望
·
2024-02-04 09:59
学习
笔记
transformer
分类
python
人工智能
GEE数据集——全球排放数据(Climate TRACE 气候追踪)全面核算温室气体(GHG)排放量
这些数据来自卫星、
遥感
以及其他公共和商业来源,使其成为有史以来最全面、最细化的近期温室气体排放数据集。通过该清单,可以对各国
此星光明
·
2024-02-04 09:17
javascript
数据集
gee
气候
云计算
排放
温室
CIFAR-10数据集详析:使用卷积神经网络训练
图像分类
模型
1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成,每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像,但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间,训练批次正好包含来自每个类的
是Dream呀
·
2024-02-04 08:20
cnn
分类
人工智能
论文解读:DeepBDC小样本
图像分类
JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例,所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上,这相当于测量图像特征的依赖性,被视为
十有久诚
·
2024-02-04 01:19
小样本图像分类
人工智能
机器学习
深度学习
小样本图像分类
元学习
论文解读:DeepEMD小样本
图像分类
创新点引入EMD距离度量方式,通过寻找各个图块之间的最佳匹配方式来计算距离知识准备:陆地移动距离(EarthMover’sDistance,EMD)假设有一系列的货源地S={|i=1,...,m}和一系列的目的地D={|j=1,...,k},si和dj分别表示货源地i的货物供应量(me:问题中只有一种货源,只不过每个货源地拥有不同的数量)和目的地j的需求量,cij表示两地之间的单位运输成本,xij
十有久诚
·
2024-02-04 01:49
小样本图像分类
分类
数据挖掘
人工智能
机器学习
小样本图像分类
深度学习
计算机视觉
En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning
1.引言基于大量标记数据的
图像分类
任务[6,16,23]由于深度学习的进步取得了巨大的进展[13,21,55]。
computer_vision_chen
·
2024-02-03 22:27
人工智能
ArcGIS分式、假分式标注
标注语句直接分享推荐学习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ArcPy结合数据驱动模块的批量制图
GIS思维
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2024-02-03 16:25
ArcGIS实战应用技巧
arcgis
ArcGIS分式标注
ArcGIS假分式标注
高分三号与哨兵
航天科技集团五院高分三号卫星工程总师徐福祥介绍,根据功能和使命的不同,地球微波
遥感
探测卫星可以划分为L、S、C、X等频段,频率依次由低到高。频率越低,穿透力越强,越高则穿透力越差。
weixin_44905249
·
2024-02-03 14:24
Fashion MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集
FashionMNIST数据集简介FashionMNIST数据集的类别说明FashionMNIST数据集图片示例基于PyTorch下载FashionMNIST数据集使用FashionMNIST数据集进行
图像分类
任务小结结尾引言
高斯小哥
·
2024-02-03 13:56
PyTorch
pytorch
人工智能
python
深度学习之
图像分类
深度学习对于
图像分类
来说已经斩获了显著的成果,无论是识别日常生活中的物体还是识别疾病肺部CT扫描中的异常病变,深度学习在
图像分类
中的应用都已经相当广泛。
kadog
·
2024-02-03 01:11
深度学习
人工智能
计算机视觉
神经网络
生成对抗网络
cnn
嵌入式人工智能实验方向
1可在stm32,esp32,NXP,arduino,树莓派上部署人工智能模型,图像理解,
图像分类
。
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
·
2024-02-03 01:05
AI深度学习理论与实践研究
音频算法设计研究开发
音频
算法
人工智能
神经网络
图像分类
的发展史
图像分类
的发展史
图像分类
技术的发展史与计算机视觉、机器学习、神经网络等诸多领域紧密相连。它是一场从理论探索到实际应用的演变历程,同时也是一次由人类视觉启发来模拟视觉感知的冒险之旅。
kadog
·
2024-02-02 21:41
By
GPT
分类
人工智能
数据挖掘
cnn
笔记
深度学习
vit细粒度
图像分类
(七)TBNet学习笔记
1.摘要细粒度鸟类图像识别致力于实现鸟类图像的准确分类,是机器人视觉跟踪中的一项基础性工作。鉴于濒危鸟类的监测和保护对保护濒危鸟类具有重要意义,需要采用自动化方法来促进鸟类的监测。在这项工作中,我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法,该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型,该模型结合了CNN和Transformer架构,并具有新颖的特征选择(FS)模块。具体来说,CNN是用来
无妄无望
·
2024-02-02 10:18
学习
笔记
人工智能
深度学习
分类
vit细粒度
图像分类
(八)SIM-Trans学习笔记
1.摘要细粒度视觉分类(FGVC)旨在从相似的从属类别中识别物体,这对人类准确的自动识别需求具有挑战性和实用性。大多数FGVC方法侧重于判别区域挖掘的注意机制研究,而忽略了它们之间的相互依赖关系和组成的整体对象结构,而这些对模型的判别信息定位和理解能力至关重要。为了解决上述局限性,我们提出了结构信息建模变压器(SIM-Trans),将对象结构信息整合到变压器中,以增强区分表示学习,使其同时包含外观
无妄无望
·
2024-02-02 10:47
学习
笔记
人工智能
深度学习
分类
【
遥感
入门系列】
遥感
分类技术之
遥感
解译
遥感
的最终成果之一就是从
遥感
图像上获取信息,
遥感
分类是获取信息的重要手段。同时
遥感
图像分类
也是目前
遥感
技术中的热点研究方向,每年都有新的分类方法推出。
地理遥感生态网
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2024-02-02 09:00
地理信息数据获取
ENVI遥感处理教程
Arcgis教程
分类
人工智能
计算机视觉
计算机视觉实战项目3(
图像分类
+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)
车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目,主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法,以及一些辅助工具和库,可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪!教程博客_传送门链接------->yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪(算法介绍和代码)-CSDN博客yolov5deepsort行人/车辆(检测+计数
毕设阿力
·
2024-02-02 08:45
计算机视觉
目标检测
目标跟踪
GLDAS 2000~2022年全球区域地表温度STMP数据免费分享
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遥感
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GIS遥感数据处理应用
·
2024-02-02 00:40
人工智能
arcgis
用python实现支持向量机
图像分类
在
图像分类
中,每张图片都可以看作是一个点,每个点有多个特征(例如像素值)。我们可以使用SVM算法来建立一个模型,用
无声远望
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2024-02-01 23:09
python 机器学习XGBoost,SVM
图像分类
与数据预测分析
文章目录0前言+【机器学习】基于逻辑回归,LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测+1逻辑回归的介绍和应用+1.1逻辑回归的介绍+1.2逻辑回归的应用2.Demo实践+Step1:库函数导入+Step2:模型训练+Step3:模型参数查看+Step4:数据和模型可视化+Step5:模型预测3.基于鸢尾花(iris)数据集的逻辑回归分类实践+Step1:库函数导入+St
Jackie_AI
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2024-02-01 23:04
机器学习
python
支持向量机
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