遥感图像分类第33页

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）

CLIP可以执行各种任务，包括图像分类、文本描述生成、图像生成以文本描述等。多模态CLIP的核心思想是使用对比学习来训练一个模型，使其能够理解文本和图像之间的关系。

丰。。·2023-09-11 20:57

基于resnet网络架构训练图像分类模型

数据预处理部分：数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可DataLoader模块直接读取batch数据网络模块设置：加载预训练模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习需要注意的是别人训练好

W_en丶·2023-09-11 14:56

遥感数字图像处理（复习）

文章目录绪论数字图像处理的概念数字图像的表示方法数字图像处理的三个层次数字图像处理的主要研究内容数字图像基础图像与数字图像数字图像获取时的基本参数数字图像特性数字图像输出时的基本参数数字图像种类数字图像存储与读取信息在计算机上的存储原理多波段数据存储方式图像文件存储的基本信息遥感图像文件存储格式空间域处理方法数值运算单波段操作单波段点运算单波段邻域运算多波段操作代数运算剖面运算集合运算空间操作图像

唯欣LX·2023-09-11 13:20

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam安装mmcv数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集补充一个知识点：torch.jit两种保存方式摘要论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/132407722?spm=1001.2014.3001.5502或者https://blog.csdn.ne

静静AI学堂·2023-09-11 13:47

FastViT实战：使用FastViT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导出模型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：FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务

静静AI学堂·2023-09-11 13:46

高分三号1米分辨率飞机检测识别数据集

二、背景介绍合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)是一种主动式的微波成像系统，它不受光照、云雾和气候等自然条件影响，具备全天时、全天候对地观测的能力，已成为遥感领域重要的信息获取平台

地理探险家·2023-09-11 10:19

【深度学习实战—6】：基于Pytorch的血细胞图像分类（通用型图像分类程序）

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、数据集介绍二、工程文件夹目录三、option.py四、getdata.py五、utils.py六、model.py七、train.py八、evaluate.py九、pth2onnx.py十、onnx_inference

王乐予·2023-09-11 09:21

目标检测数据集：摄像头成像吸烟检测数据集（自己标注）

1.专栏介绍✨✨✨✨✨✨目标检测数据集✨✨✨✨✨✨本专栏提供各种场景的数据集，主要聚焦：工业缺陷检测数据集、小目标数据集、遥感数据集、红外小目标数据集，该专栏的数据集会在多个专栏进行验证，在多个数据集进行验证

AI小怪兽·2023-09-10 21:39

End-to-end 3D Human Pose Estimation with Transformer

基于Transformer的端到端三维人体姿态估计摘要基于Transformer的架构已经成为自然语言处理中的常见选择，并且现在正在计算机视觉任务中实现SOTA性能，例如图像分类，对象检测。

玲娜贝儿--努力学习买大鸡腿版·2023-09-10 21:51

基于Python的EXCEL表格匹配

有两个EXCEL表格数据，其中一个是从遥感数据中提取的变量数据，另一个是站点数据，依据站点ID（Station_Id_d），数据获取日期（Date）和数据获取时间（Time）进行两个表格数的匹配，将匹配好的数据存入新的表格

qq_43444176·2023-09-10 18:59

工业4g路由器价格由哪些方面决定

4g路由器广泛应用于物联网产业链中的M2M行业，如工控联网、智能电网、个人医疗、智能交通、智能家居、金融、移动POS终端、供应链自动化、工业自动化、智能建筑、消防、公共安全、环境保护、气象、数字化医疗、遥感勘测

爱陆通·2023-09-10 13:04

【ICCV2023】Robustifying Token Attention for Vision Transformers

2303.11126代码：暂未开源解读：ICCV2023|Token过度聚焦暴露注意力机制弱点，两种模块设计增强视觉Transformer鲁棒性-知乎(zhihu.com)摘要VisionTransformer在图像分类等任务中表现出色

m0_61899108·2023-09-10 13:13

【轻量化网络】MobileNet系列

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications,CVPR2017论文：https://arxiv.org/abs/1704.04861代码：解读：【图像分类

m0_61899108·2023-09-10 13:43

WRFDA资料同化实践技术

资料同化新方法的快速发展，气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加，为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础，也导致许多新的复杂科学问题，增加了实际应用的难度。专题一资料同化的基本理论与

Teacher.chenchong·2023-09-10 08:53

如何把 Gradio 应用上传到 Hugging Face

步骤构建Gradio应用使用Gradio构建一个交互式的机器学习demo,例如图像分类、

friklogff·2023-09-10 06:48

01深度学习目标检测引入

二、目标检测过程中的常见的问题目标种类和数量问题目标尺度问题外在环境干扰问题三、目标检测VS图像分类区别目标检测：目标检测不仅是给出了矩形框（即目标检测对象的位置），同时对矩形框内的物体进行了分类，以不同的颜色的矩形框表示不同的类别

爱吃面的猫·2023-09-10 01:32

CV领域初窥--图像分类(一)

1图像分类(ImageClassification)参考资料来源：(1)大话CNN经典模型：GoogLeNet（从Inceptionv1到v4的演进）(2)大话CNN经典模型：VGGNet(2)[技术综述

Muyun99·2023-09-09 23:04

python使用sentinelsat库下载sentinel影像数据

GIS遥感不分家，最近开始找一些影像的下载脚本了，这两天搞定了哨兵和modis的，分别贴一下鉴于《Python中使用sentinelsat包自动下载Sentinel系列数据》这篇文章已经写得非常全乎，这里就简单补充一下

GIS小虫·2023-09-09 19:05

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积

文章目录摘要1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测

AI浩·2023-09-09 17:17

Python—下载清华大学鹏城实验室遥感数据

当想下载清华大学鹏城实验室10m土地利用数据的时候，发现他们的下载方式很奇怪，只能一页页的点名称全选，然后批量下载，再一个个的加入浏览器下载，当一次下载过多就回卡顿和下载失败，所以就有了想用python进行下载的想法。1获取headersF12打开控制台，看Network界面，然后随机下载一个文件点击下载后，可以看到下载文件名，就可以得到自己的headers，这一步主要是为了获得“Authoriz

头发茂密的科研人·2023-09-09 13:15

AI+计算病理学：从前沿技术到临床应用|明晚19:30 【PhD Debate-18】

3019:40-19:50侯文太图卷积网络驱动的组织病理图像智能分析方法19:50-20:00林天成基于因果干预的全景病理图多实例学习方法20:00-20:10曲麟昊基于双向弱监督知识蒸馏的全切片病理图像分类方法

AITIME论道·2023-09-09 13:58

AI+计算病理学：从前沿技术到临床应用|8月24日预告【PhD Debate-18】

3019:40-19:50侯文太图卷积网络驱动的组织病理图像智能分析方法19:50-20:00林天成基于因果干预的全景病理图多实例学习方法20:00-20:10曲麟昊基于双向弱监督知识蒸馏的全切片病理图像分类方法

AITIME论道·2023-09-09 13:28

CNN卷积神经网络

全连接神经网络在利用全连接神经网络进行图像分类时，网络中的神经元与相邻的层上的每个神经元均连接：输入层代表每个像素，这种网络结构未考虑每个像素之间的位置关系，仅是根据大量数据去训练，得到想要的分类模型。

从0到1024·2023-09-09 12:51

EPSANet：金字塔拆分注意力模块

相比其他注意力机制(比如SENet、FcaNet等)，所提EPSANet在图像分类、目标检测以及实例分割任务上均取得了显著性能提升。

HappyAIWalker·2023-09-09 11:49

WRFDA资料同化实践技术应用

资料同化新方法的快速发展，气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加，为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础，也导致许多新的复杂科学问题，增加了实际应用的难度。点击查看原文https:/

思考的小猴子·2023-09-09 09:35

YOLOv3 SPP超详细入门

其中涉及了很多论文，这些trick非常重要，图像分类网络到目标检测

风间琉璃•·2023-09-09 04:04

知识图谱实战应用27-基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建与实际应用

多模态数据是指包含了不同类型和形式的数据，如遥感影像、气象数据、水文数据、地理信息等。

微学AI·2023-09-08 21:47

如何通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来准确估算植被参数？植被参数光学遥感反演方法(Python)及遥感与生态模型数据同化算法

目录专题一植被参数遥感反演理论专题二植被叶片及冠层反射率模拟与处理专题三植被遥感模型参数敏感性分析专题四基于查找表(LUT)方法反演植被参数专题五基于优化算法反演植被参数专题六基于机器学习反演植被参数专题七遥感数据同化理论专题八同化遥感反射率估算植被参数

WangYan2022·2023-09-08 19:11

GEE/PIE遥感大数据处理与典型案例

随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。

_遇见jia·2023-09-08 19:11

【系统学习】WRF-DA资料同化

资料同化新方法的快速发展，气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加，为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础，也导致许多新的复杂科学问题，增加了实际应用的难度。【内容简介】：专题一：资料

_遇见jia·2023-09-08 19:10

WRFDA资料同化：如何轻松掌握

资料同化新方法的快速发展，气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加，为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础，也导致许多新的复杂科学问题，增加了实际应用的难度。专题一资料同化的基本理论与

asyxchenchong888·2023-09-08 10:34

Jetsonnano B01 笔记1：基础理解—网络配置—远程连接

今日开始学习JetsonnanoB01，这是一台小电脑，可以用来：运行现代AI负载，并行运行多个神经网络，以及同时处理来自多个高清传感器的数据，可广泛应用与图像分类、对象检测、图像分割、语音处理等领域。

NULL指向我·2023-09-08 03:21

高光谱图像超分辨率-总

3.遥感中的多光谱和高光谱图像融合：一项调查4.增强高光谱空间分辨率综述2.2空间光谱超分辨率2.3光谱超分辨率2.4单图像超分辨率2.5

梅如你·2023-09-08 00:25

动手学深度学习（2）-3.5 图像分类数据集

文章目录引言正文图像分类数据集主要包介绍主要流程具体代码练习总结引言这里主要是看一下如何加载数据集，并且生成批次训练的数据。

客院载论·2023-09-07 20:21

Coding and Paper Letter（八十四）

georaptorimage2.基于GoogleEarthEngine平台用于洪涝灾害的水文遥感分析包。

G小调的Qing歌·2023-09-07 17:04

图像分类学习笔记（七）——MobileNet

一、MobileNetV1传统的神经网络，内存需求大、运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。之前的VGG16模型权重大小大概有490M，ResNet模型权重大小大概有644M。MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中轻量级CNN网络。相比于传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量（相比VGG16准确率减少了0.

routine1o1oo·2023-09-07 17:18

遥感图像应用：在低分辨率图像上实现洪水损害检测（迁移学习）

本文是上一篇关于“在低分辨率图像上实现洪水损害检测”的博客的延申。代码来源：https://github.com/weining20000/Flooding-Damage-Detection-from-Post-Hurricane-Satellite-Imagery-Based-on-CNN/tree/master数据储存地址：https://github.com/JeffereyWu/Flood

练习两年半的工程师·2023-09-07 13:28

遥感图像应用：在低分辨率图像上实现洪水损害检测

代码来源：https://github.com/weining20000/Flooding-Damage-Detection-from-Post-Hurricane-Satellite-Imagery-Based-on-CNN/tree/master数据储存地址：https://github.com/JeffereyWu/FloodDamageDetection/tree/main数据详情：训练数

练习两年半的工程师·2023-09-07 13:24

PyTorch深度学习实战（14）——类激活图

类激活图(ClassActivationMap,CAM)是一种可视化技术，用于解释深度学习模型在图像分类任务中的决策过程。它能够显示出对于分类结果影

盼小辉丶·2023-09-07 10:42

【ViT（Vision Transformer）】(二) 阅读笔记

简介ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable

jjjhut·2023-09-07 08:31

【EI/SCOPUS会议征稿】第二届环境遥感与地理信息技术国际学术会议（ERSGIT 2023）

第二届环境遥感与地理信息技术国际学术会议20232ndInternationalConferenceonEnvironmentalRemoteSensingandGeographicInformationTechnology

搞科研的小刘选手·2023-09-07 08:28

改进YOLOv8：结合轻量化骨干，华为顶刊IJCV2022：G-GhostNet！

轻量化设计，保持精度，计算量缩小轻量化网络常见的轻量化网络设计方法常见的YOLO结合轻量化骨干方法一、理论介绍二、改进方法yaml文件另外需要修改的地方三、运行测试建议轻量化网络深度神经网络模型被广泛应用在图像分类

一休哥※·2023-09-07 06:15

天地图与谷歌的对比及偏移问题

问题来源在天地图官网发现遥感图跟自己的标注图层对不上，因此开始怀疑有偏移问题。这个图上很明显看到两个图层的道路对不上。但谷歌的底图跟天地图的标注结合的非常好，因此开始怀疑偏移问题。

u013323965·2023-09-07 02:14

论文推荐：基于GE-MRI的多任务学习

医学图像分析，多任务学习，图像分类，图像分割，U-Net，后处理该论文是18年发布的，提出了一种基于DeepU-Net的多任务学习框架，用于GE-MRI左心房分割，该框架同时执行心房分割和消融前后分类。

数据派THU·2023-09-07 01:07

【前沿资讯】2023年最新遥感类SCIE/ESCI期刊影响因子汇总

其中归入遥感“remotesensing”类的SCIE期刊有33本，归入ESCI期刊的有25本，以下分别为它们的相关指标。

科研online·2023-09-07 00:18

Luminar Neo 教程，如何在 Luminar Neo 中使用相簿组织图像？

相册是将图像分类为组或类别（如人物、地点和宠物）的方法。什么是相册？相簿是虚拟存储位置。将它们视为照片的播放列表。硬盘上的一首歌可以根据艺术家、发行年份或所属音乐类型，在播放列表中播放。照片也是如此。

Mac123123·2023-09-06 21:11

Rasterio：rasterio.open函数参数和用法解析(以GPM Imerg Early nc转tif为例)

01前言最近用ENVIIDL，觉得身心俱疲，一方面是学的不深，另一方面是关于IDL的资料太少了，基本上仅有少量的陈年博客(虽然写的不错)，其余基本上来源于官方文档.所以还是做好两手准备，python处理遥感影像也要抓起来

炒茄子·2023-09-06 18:06

Yolov8原理详细解析！一文看懂

Yolov8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法，可以用于图像分类、物体检测和实例分割等任务。

穿着帆布鞋也能走猫步·2023-09-06 17:02

【第53篇】MAFormer: 基于多尺度注意融合的变压器网络视觉识别

静静AI学堂·2023-09-06 14:22

YOLOV8实例分割——详细记录环境配置、自定义数据处理到模型训练与部署

作为一个高速、精准且易于操作的设计，YOLOv8在广泛的领域中，包括目标检测与跟踪、实例分割、图像分类以及姿势估计等任务中，都表现出色。

知来者逆·2023-09-06 14:16

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