高光谱文献阅读第18页

英文文献阅读1-基于灰色关联熵分析的电子商务背景下农村终端配送模式评价

题目：EvaluationofRuralLogisticsTerminalDeliveryModeundertheBackgroundofE-commerce-BasedonGreyRelationalEntropyAnalysi发表于2020年第十一届电子商务、管理与经济国际会议（ICEME'20），2020年7月15日至17日，中国北京。ACM，纽约，纽约，美国，5页。中文题目：基于灰色关联熵

JUQIYEZHIDMAYI·2022-12-28 15:49

人工智能论文写作

AI领域论文写作导论0科学研究的基本流程2寻找和总结文献阅读摘要阅读和记笔记框架3寻找研究痛点以及研究方向寻找研究痛点寻找研究方向方向1方向2：当前的热点方向方向3:方向4:4论文写作和绘图工具一、AI

鱼与钰遇雨·2022-12-28 10:04

【文献阅读】了解目前DL在生态学领域的应用2

文献情况综述文章：Unlockingthepotentialofdeeplearningformarineecology:overview,applications,andoutlook（2022）大类及分区：农林科学2区小类及分区：海洋与淡水生物学1区影响因子：5.8（2020）引用格式：Goodwin,M.etal.,2022.Unlockingthepotentialofdeeplearni

小飞狗狗·2022-12-28 04:17

[文献阅读]—Probing Pretrained Language Models for Lexical Semantics

前言论文地址：https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.586.pdf前人工作&存在问题预训练模型包含丰富信息，但问题是：预训练模型中的单词是否还包含了单词独立的、single的、type-level的、lexical的信息？关于这一点的探究工作较少。本文贡献本文使用5个词汇任务来探究预训练模型中的词汇信息：lexicalsemanticsimilarity

Muasci·2022-12-27 23:24

[文献阅读]—Improving the Lexical Ability of Pretrained Language Models for Unsupervised NMT

前言论文地址：https://aclanthology.org/2021.naacl-main.16.pdf代码地址：https://github.com/alexandra-chron/lexical_xlm_relm前人工作&存在问题在双语翻译情境中，前人工作发现BLI指标(bilinguallexiconinduction)和翻译结果关系很强，而《ProbingPretrainedLangu

Muasci·2022-12-27 23:54

论文阅读：SSR-NET 2022-04-15

SSR-NET:Spatial–SpectralReconstructionNetworkforHyperspectralandMultispectralImageFusion论文代码：点击我低空间分辨率高光谱图像

爱抖腿的小松鼠·2022-12-27 21:57

2022 se 12：ALPHA（3/3）

网页设计本周前端主要是对网页进行了些许的设计，另外设计了一个网页，两个网页之间通过超链接相连，第一个网页是对高光谱图像分类的一些介绍，第二个则是具体的操作界面前后端交互可以在服务器上成功调用训练好的模型来对上传的数据集进行处理

OUC GROUP SE12·2022-12-27 08:50

条件随机场（Conditional random fields，CRFs）文献阅读指南

与最大熵模型相似，条件随机场（Conditionalrandomfields，CRFs）是一种机器学习模型，在自然语言处理的许多领域（如词性标注、中文分词、命名实体识别等）都有比较好的应用效果。条件随机场最早由JohnD.Lafferty提出，其也是Brown90的作者之一，和贾里尼克相似，在离开IBM后他去了卡耐基梅隆大学继续搞学术研究，2001年以第一作者的身份发表了CRF的经典论文“Cond

GarfieldEr007·2022-12-26 22:34

论文阅读技巧

文献阅读思维为什么你花了大量的时间来看文献却没有收获？那是因为你漫无目的的看文献，能有什么收获？所以我们要带着两个问题有目的的阅读文献。这个目的是什么？就是为了给自己找创新思路。

青年有志·2022-12-26 18:10

文献阅读-深度学习跨模态图文检索研究综述

doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2107076本文选自摘要：随着深度神经网络的兴起，多模态学习受到广泛关注。跨模态检索是多模态学习的重要分支，其目的在于挖掘不同模态样本之间的关系，即通过一种模态样本来检索具有近似语义的另一种模态样本。近年来，跨模态检索逐渐成为国内外学术界研究的前沿和热点，是信息检索领域未来发展的重要方向。首先，聚焦于深度学习跨模态图文检索研究的最新进展，

Ricardo_PING_·2022-12-26 14:47

高光谱预处理方法之去趋势——Matlab实现

光谱去趋势的目的：消除传感器在获取数据时产生的偏移对后期计算产生的影响，将分析集中在数据趋势本身的波动上。去趋势：数据去趋势，就是对数据减去一条最优（最小二乘）的拟合直线、平面或曲面，使去趋势后的数据均值为零。操作步骤：1.长度为N的时间序列，计算其累积离差值并转换为新序列：2.将y(t)以等长度划分为不重叠的m个区间,n为区间长度，即时间尺度，m为区间数量，为N/n的整数部分;3.对每一段序列采

running鸿·2022-12-26 11:35

2022.12.25 第三十六次周报

目录前言文献阅读背景主要贡献预处理模型架构时间特征提取空间特征提取结论GRU概念输入输出结构GRU的内部结构总结前言Thisweeklearnedanarticleoninitialattention-basedrecognitionofhumanactivityusingGRU.Inthisstudy

孙源峰·2022-12-26 08:59

高光谱协同稀疏与非局部低秩张量变化检测

摘要高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。

宋罗世家技术屋·2022-12-26 04:31

文献阅读笔记5——《Composited FishNet: Fish Detection and Species Recognition From Low-Quality ...》

《CompositedFishNet:FishDetectionandSpeciesRecognitionFromLow-QualityUnderwaterVideos》写文章模板论文Abstact重要意义：水下视频中鱼类的自动检测和识别对于渔业资源评估和生态环境监测具有重要意义。问题和挑战：由于水下图像质量差和鱼无约束运动，传统的手动特征提取方法或基于卷积神经网络的目标检测算法无法满足真实水下场

白日梦想家April_Liu·2022-12-25 19:29

文献阅读——Using Multi-level Attention Based on Concept Embedding Enrichen Short Text to Classification

本次对上面的文献进行了阅读，并进行总结上面的文献使用的方式是使用C-ST和C-CS这两种注意力机制相结合使用的方式来提升性能短文本分类的性能。本篇文献中创新点应该是在于不仅仅使用了短文本的自身的信息同时也使用了concept的信息。首先，如果要对短文本执行分类任务，首当其冲应该提到的是对短文本信息进行表示学习，首先得到一个良好的文本表示，这样的一个中间处理过程对于短文本分类所可以达到的精度是十分重

奋斗的海绵·2022-12-25 14:27

文献阅读——Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

附注这篇文章中在最终提到模型的时候使用了一个“知识蒸馏”的点，这点需要注意。如果不懂的话，请参考知识蒸馏基本原理其实，这里的知识蒸馏主要是在预训练模型的Fine-tuning中应用的较多，首先是使用一个大于1的T来学习预训练模型得到的一个有关数据之间的软分布，同时加上自己的一定真是数据，这样可以使得我们的模型具有较好的泛化能力。接着是在我们进行预测的时候将T的温度降下来，使得输出一个正常的分布。文

奋斗的海绵·2022-12-25 14:27

文献阅读 ——— Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in NLP

文章名称Pre-train,Prompt,andPredict:ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing文章动机首先，这篇文章的编写的动机是为了总结NLP的第四范式PromptLearning。说实话，在本人读完之后感觉这个范式确实挺厉害的。文章框架本篇文章的书写框架是，首先着重讲述了NLP研究领域所使用的范式的发

奋斗的海绵·2022-12-25 14:20

SpectralFormer: Rethinking Hyperspectral Image Classification with Transformers Transformer高光谱分类论文笔记

SpectralFormer:RethinkingHyperspectralImageClassificationwithTransformers作者：DanfengHong,ZhuHan,JingYao,LianruGao,BingZhang,AntonioPlaza,andJocelynChanussot来源：2021IEEETRANSACTIONSONGEOSCIENCEANDREMOTES

停更了·2022-12-25 08:30

dalle2：hierarchical text-conditional image generation with clip

paper-reading,视频播放量30350、弹幕量256、点赞数1767、投硬币枚数1318、收藏人数751、转发人数344,视频作者跟李沐学AI,作者简介，相关视频：博一研究生求偶视频，如何做好文献阅读及笔记整理

Kun Li·2022-12-25 07:54

SSAN-Spectral-Spatial Attention Networks for Hyperspectral Image Classification

paper:Spectral-SpatialAttentionNetworksforHyperspectralImageClassification空谱注意力网络应用于高光谱图像分类摘要：CNN、RNN

摘一颗心心·2022-12-24 23:39

【笔记】文献阅读[YOLOV3]-An Incremental Improvement

YOLOv3:AnIncrementalImprovement引言1介绍2细节2.2类别预测2.3多尺度预测2.4特征提取2.5训练3我们是怎么做的（方法）4一些无用的尝试5这意味着什么（反思）申辩引言论文精读可以看B站大佬的视频：【精读AI论文】YOLOV3目标检测（附YOLOV3代码复现）该篇论文其实是作者的一篇技术报告，所以文笔会相对俏皮，不是特别严肃。翻译有问题欢迎指出，不断改进！我们

摇曳的树·2022-12-23 22:20

【案例实践】高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用实践技术

【查看原文】高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用高光谱遥感（HyperspectralRemoteSensing）又叫成像光谱遥感，是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术（

吹翻书页的风·2022-12-23 19:27

Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用

原文：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质

吹翻书页的风·2022-12-23 19:26

Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解

前言：光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。

PhyliciaFelicia·2022-12-23 18:07

使用ENVI+eCognition面向对象分类（1）

1.两景影像分别融合1.1ENVI用常见的图像融合方法图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱影像与高空间分辨率影像重采样生成高空间分辨率多光谱的影像的过程。envi提供六种种图像融合方法。

小天Giser·2022-12-23 14:31

DenseFusion 文献阅读及拓展阅读

一、概览论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.04780代码地址：https://github.com/j96w/DenseFusion论文框架：研究目的：在混乱场景的RGB-D图像中估计出一组已知目标的6D姿态。研究思路：充分利用两个互补数据源——RGB图像和深度图像。解决方法：提出DenseFusion——一种可单独处理两个数据源的异质架构。研究贡献：提出了一种将RG

万俟淋曦·2022-12-23 10:15

如何深刻理解高光谱技术的机理？如何高效处理好高光谱数据？如何针对具体领域建立切实可行的高光谱技术应用解决方案？

光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。

Mr.靳靳477302280·2022-12-23 09:53

Matlab高光谱遥感数据处理与混合像元分解

光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。

Mr.靳靳477302280·2022-12-23 09:23

2022.12.10 第12次周报

目录摘要深度学习1、RNN数据处理方式2、RNN文本处理3、简单RNN代码实现文献阅读1、摘要2、DeFINE提出背景3、DeFINE4、实验结果4、结论总结摘要Thisweek,IstudiedRNNandlearnedaboutitsdataandtextprocessingmethod

轻描淡写ζ·2022-12-23 05:00

2022.12.18 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.介绍4.RNNConventionalRecurrentNeuralNetworks5.DeepRecurrentNeuralNetworks5.1DeepTransitionRNN5.2DeepOutput5.3StackedRNN6

MoxiMoses·2022-12-23 05:27

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。

高-博士·2022-12-22 13:56

高光谱遥感图像空谱联合分类方法研究--基于光谱，空间，空谱的DBN+LR

论文地址高光谱遥感图像空谱联合分类方法研究辽宁工程技术大学基于DBN的特征提取方法和图像分类架构用于高光谱数据分析，将谱域-空域特征提取和分类器相结合提高了分类精度。

Kun Li·2022-12-22 13:20

高光谱遥感影像分类研究进展 --- （15年论文，方法主要是常规处理，但是写的比较细）

论文地址高光谱遥感影像分类研究进展南大、矿大、河海15年的文章比较老，科普文，但是理论总结和语言用词都比较扎实在总结分类策略的基础上，重点从以核方法（SVM）为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类

Kun Li·2022-12-22 13:20

基于CNN的多光谱数据遥感图像地物覆盖分类

为了填补此类空白，提出了一种基于CNN的对于高分辨率高光谱遥感图像进行自动分类的方法，对传统的CNN框架进行了一定的优化并加入Inception结构，进而横向对于其与SVM分类算法的实际分类效果。

毛毛真nice·2022-12-22 13:47

PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。

Mr.靳靳477302280·2022-12-22 13:46

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）技术应用

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。

Mr.靳靳477302280·2022-12-22 13:46

文献阅读3

05Date:2022.12.17--05Title:Multi‑ModalFeatureFusion‑BasedMulti‑BranchClassificationNetworkforPulmonaryNoduleMalignancySuspiciousnessDiagnosisLink:Multi-ModalFeatureFusion-BasedMulti-BranchClassificati

Erwachen·2022-12-22 13:39

文献阅读4

06Date:2022.12.19--06Title:DeeplearningbasedfetaldistressdetectionfromtimefrequencyrepresentationofcardiotocogramsignalusingMorsewavelet:researchstudyLink:Deeplearningbasedfetaldistressdetectionfromti

Erwachen·2022-12-22 13:39

【案例实践】PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术

【查看原文】基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成

年华往事·2022-12-22 13:08

2021遥感应用组三等奖：基于PolSAR和高光谱遥感的黄河口湿地协同分类研究

同时，随着卫星遥感技术的快速发展，可以利用高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的多源数据对滨海湿地进行高精度分类。

JGiser·2022-12-22 13:36

文献阅读-Clinical and Biological subtypes of B-cell lymphoma revealed by microenvironment signature

文献阅读ClinicalandBiologicalsubtypesofB-celllymphomarevealedbymicroenvironmentalsignatureAbstract弥漫大B细胞淋巴瘤是一种生物学及临床异质性很强的疾病

weixin_52505487·2022-12-22 11:30

文献阅读-FCER1G与透明细胞癌中巨噬细胞的浸润相关并且通过调节肿瘤免疫产生不良预后

FCER1Gpositiverelatestomacrophageinfiltrationinclearcellrenalcellcarcinomaandcontributestounfavorableprognosisbyregulatingtumorimmunity摘要背景：肿瘤相关巨噬细胞（Tumor-associatedmacrophages）TAMs在透明细胞癌中与患者不良的预后相关，但

weixin_52505487·2022-12-22 11:00

【文献阅读】Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure

深度异常检测与异常暴露文章目录深度异常检测与异常暴露Abstract1Introduction2RelatedWork3OutlierExposure4、Experiments4.1OOD检测器的评估4.2各种数据集的介绍（略）4.3多分类MaximumSoftmaxProbability(MSP)ConfidenceBranchSyntheticOutliersDensityEstimation

StatisticsLiu·2022-12-22 07:11

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【查看原文】基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成

吹翻书页的风·2022-12-21 20:21

高光谱isodata算法，可实现一条一条像素点的读取

https://blog.csdn.net/zsiming/article/details/122410398，分裂合并逻辑也没有做更改，但是结合我的自身需要改了很多部分：主要改的是数据读取部分，我要将高高光谱数据一条一条或者一帧一帧的读取

Reta&Lisa·2022-12-21 10:26

2022/12/11周报

目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、GRU网络3、注意力机制4、数据处理5、实验结果深度学习1、GRU2、重置门和更新门总结摘要本周在论文阅方面，阅读了一篇基于双重注意力机制和GRU网络的短期负荷预测模型的论文

白小李·2022-12-21 08:33

2022/12/18周报

目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、现有方法问题3、数据处理3、SVM模块4、改进SVM冲突探测5、实验结果深度学习1、支持向量机SVM2、求解SVM决策超平面3、代码总结摘要本周在论文阅方面，阅读了一篇基于

白小李·2022-12-21 08:33

使用pytorch将三维图像分块(patches)

问题：高光谱图像输入为5维，即(batch_size,channels,bands,height,width)，需要将其分为多个大小为(k,k,k)的小块，但pytorch的unfold函数只支持输入是四维的情况解决方法

Great_lid·2022-12-21 07:30

【无标题】3DCNN在高光谱数据中的运算过程，以nn.Conv3D为例

3DCNN在高光谱数据中的运算过程，以nn.Conv3D为例高光谱图像介绍直接上代码粘贴一下计算公式高光谱图像介绍普通的图片是RGB3个维度，高光谱图像就是比普通图像多几十个维度的图像而已。

qq_43243539·2022-12-21 05:49

3DCNN论文阅读

3DCNN应用范围：视频分类和动作识别、医疗图像诊断、高光谱图像(HSI)分类等1.视频分类和动作识别1.1《LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks

蓝翔技校的码农·2022-12-21 05:49

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遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

高光谱遥感图像空谱联合分类方法研究--基于光谱，空间，空谱的DBN+LR

高光谱遥感影像分类研究进展 --- （15年论文，方法主要是常规处理，但是写的比较细）

基于CNN的多光谱数据遥感图像地物覆盖分类

PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）技术应用

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高光谱isodata算法，可实现一条一条像素点的读取

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