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自监督论文阅读笔记 Urban feature analysis from aerial remote sensing imagery using self-supervised and semi-s

“Urbanfeatureanalysisfromaerialremotesensingimageryusingself-supervisedandsemi-supervised”Abstract：使用计算机视觉分析俯视图像是一个在学术文献中受到相当关注的问题。在这个领域运行的大多数技术都是高度专业化的，并且需要对大型数据集进行昂贵的手动注释。这些问题在本文通过开发一个更通用的框架来解决，该框架结

YoooooL_·2022-11-22 11:04

Remote Sensing Image Change Detection with Transformers复现遇到的问题

1、解决ImportError:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6:version`GLIBCXX_3.4.22‘notfoun这个是默认路径下的libstdc++.so.6缺少GLIBCXX_3.4.22，你有可能缺少其它版本的比如3.4.23，解决方法一样，如下所示：（1）使用指令先看下目前都有哪些版本的strings/usr/lib/x86_64

weixin_44987754·2022-11-21 01:59

【BEV】Cross-view Semantic Segmentation for Sensing Surroundings——View Parsing Network

Cross-viewSemanticSegmentationforSensingSurroundings跨视图语义分割,Cross-viewSemanticSegmentation图解析网络(VPN)的框架,ViewParsingNetwork(VPN)priorresearch尽管语义分割网络可以识别静态图像中的语义内容，但仍远远不足以使机器人在未知环境中进行感知并自由导航。一个重要原因是，解析

Hali_Botebie·2022-11-20 16:13

论文阅读计划《MCTNET: A MULTI-SCALE CNN-TRANSFORMER NETWORK FOR CHANGE DETECTIONIN OPTICAL REMOTE SENSING》

MCTNET:用于光学遥感图像变化检测的多尺度CNN-Transformer网络1）文章背景2022年10月发表于CVPR清华大学电子工程系,北京100084文章地址：https://arxiv.org/abs/2210.07601代码地址：暂无2）简介作者提出了一种基于多尺度CNN变换器结构的混合网络，称为MCTNet，其中利用多尺度全局和局部信息来增强CD性能在不同大小的变化区域上的鲁棒性。文

小萌新点点·2022-11-20 01:46

AUTOWARE架构

AUTOWARE架构传感层（Sensing）计算层（Computing）感知（Perception）定位（Localization）检测（Detection）预测（Prediction）决策（Decision

dinghhhhh·2022-11-16 18:31

变化检测综述 Deep learning for change detection in remote sensing images: comprehensive review and me

Deeplearningforchangedetectioninremotesensingimages:comprehensivereviewandmeta-analysis摘要深度学习（DL）算法被认为是过去几年遥感图像分析选择的方法。由于其有效的应用，还引入了深度学习，用于自动变更检测，取得了巨大的成功。本研究试图提供全面的审查和荟萃分析本次领域最近的进展情况。具体而言，我们首先介绍了经常用于

naath·2022-11-13 14:42

【论文笔记】Transformers in Remote Sensing: A Survey 中的相关论文链接

目录Transformer-in-Remote-Sensing:A-SurveyThisreposupplementsourTransformerinRemoteSensingSurveyVHRImageryImageClassificationImageDetectionChangeDetectionImageSegmentationBuildingExtractionImageCaptioni

m0_61899108·2022-11-10 10:04

【论文笔记】Transformer in Remote Sensing：A Survey

1论文标题标题：TransformerinRemoteSensing：ASurvey发表地方：pass2论文的结构2.0Abstract作者想解决什么问题？目前，基于深度学习的算法在遥感图像分析领域得到大量普及。近几年，应用于NLP的transformer在视觉领域同样表现得很好，遥感界也出现优秀的VIT方法。但是很多综述都集中调查在计算机视觉的transformer上，所以作者对遥感图像界的

流氓兔爱学习·2022-10-24 07:35

【论文笔记】Remote Sensing Image Change Detection with Transformers

论文论文题目：RemoteSensingImageChangeDetectionwithTransformers收录于：IEEETGRS2021论文地址：RemoteSensingImageChangeDetectionWithTransformers|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplorehttps://arxiv.org/abs/2103.00208项目地址：GitH

m0_61899108·2022-10-16 11:54

Compressive Sensing

“PeopleHearingWithoutListening:”AnIntroductiontoCompressiveSamplingEmmanuelJ.Cand`esandMichaelB.WakinAppliedandComputationalMathematicsCaliforniaInstituteofTechnology,PasadenaCA91125Ｉ．Introduction文章描述

zhoutongchi·2022-09-06 08:45

Remote Sensing 从投稿到录用

车厘子子·2022-07-20 14:01

TGRS2022/遥感：An Empirical Study of Remote Sensing Pretraining遥感预训练的实证研究

TGRS2022/遥感：AnEmpiricalStudyofRemoteSensingPretraining遥感预训练的实证研究0.摘要1.概述2.相关工作2.1.空中场景识别2.2.视觉Transformer2.3.遥感预训练3.遥感预训练3.1.MillionAID3.2.ViTAE3.3.实施细节3.3.1.确定预训练网络3.3.2.获取适合的权重4.对下游任务进行微调4.1.空中场景识别4

HheeFish·2022-07-18 07:06

UbiComp2019 EduSense: Practical Classroom Sensing at Scale

0、关键词Classroom,Sensing,Teacher,Instructor,Pedagogy,ComputerVision,Audio,SpeechDetection,MachineLearning1

Hoyer·2022-05-07 21:00

41081 传感器

41081Sensing,ActuationandControlOutlineofLab1Inthislab,youwilllearnhowtoinstallandconfigureRIMS;howtouseRIMS

·2022-03-03 08:08

关于孩子运动天赋的一点见解和想法

根据大卫凯尔西人格类型分析《请理解我》的内容，我找了相关一点点与大家分享关于身体感知方面分两个方向：S和NS(Sensing)--感觉--现实型的孩子，对

教育江湖有金希·2021-06-21 18:30

领导力的自然流现

自然流现是在场（Presence）和感知（Sensing）两

韧性十足的牛皮糖·2021-05-03 09:24

打开五感，打开感受的新世界

「感觉（S—sensing）和直觉（N—intuition）——我们如何理解世界。感觉和直觉是获取信息的不同方式。S人格，凭感觉，倾向于通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉5种方式获取信息。

顿霁·2021-01-20 05:51

Sensing Technologies of IoT

SensingTechnologiesofIoTOutlineOne-dimensionalbarcodeTwo-dementionalbarcodeICcardRFIDSensorPositioningandGPSSmartdevice2.1One-dimensionalBarcode一维条形码One-dimensionalBarcodeBarCode工作原理opticalmachine-rea

高物终结者·2020-12-20 18:27

Acoustic-based sensing and applications

Acoustic-basedsensingandapplicationsAgeneralstructureforacoustic-basedsensingandapplications.png1Hardwareinfrastructuremicrophones(record)speakers(generate)audiochips(process)acousticsignals2Technique

Guiqing_Pan·2020-09-28 10:36

linux文件解压与压缩命令

unrarxtest.rara:添加到压缩文件-r:递归处理x:以绝对路径解压文件file:是需要也是文件的路径test.rar是一个压缩文件1.压缩例子：lab532@lab532-Z370-HD3:~/Remote_sensing

nkszjx2·2020-09-12 19:44

Python PIL 读取图片文件并打印所有像素点的像素值

fromPILimportImagef=open("o.txt",'w+')im=Image.open('E:\\remote_sensing_image\\seg_train\\train\\label

AC_Lee·2020-09-12 14:12

python 批量旋转数据增强

piliangxuanzhuan.pyfromPILimportImage#加载原始图片foriinrange(1,6):img=Image.open("E:\\CCF_competition\\remote_sensing_image

AC_Lee·2020-09-12 14:12

ICRA代码架构

ROSPackage的形式维护，模块和其数据流如下图所示传感器、控制器与执行器中心模块集成传感器模块（雷达、相机、IMU等）、嵌入式控制平台（执行实时任务，如闭环控制和数据采集与预处理）与执行器（电机等），负责sensing

Leo_starr·2020-08-23 22:18

Sensing Pressure Distribution on a Lower-Limb Exoskeleton

下肢外骨骼感觉压力分布物理人机界面摘要：监测物理压力分布的感官仪器提出了下肢外骨骼的人机界面。我们建议分发测量用户与整个接触面积之间的相互作用压力机器作为人机交互的替代测量方法。获得这个测量时，插入了一系列新开发的软硅胶压力传感器肢体和将机器人与用户直接接触的机械接口穿着者的皮肤。与最先进的措施相比，这种方法的优点是它允许分析测量相互作用压力，这可能是有用的用于评估人机交互的安全性和舒适度。本文介

温柔一袋·2020-08-23 07:19

写作工具：人物性格参考

麦布二氏人格类型量表把所有人格类型划分为四种非此即彼的性格构面：外向(Extrovert,E)或内向(Introvert,I)理性(Sensing,S)或直觉(Intuition,N)思考(Thinking

姬伯昆·2020-08-21 22:50

python 爬取noaa数据

目标爬取该路径下的所有tif数据https://data.ngdc.noaa.gov/instruments/remote-sensing/passive/spectrometers-radiometers

A873054267·2020-08-21 02:32

R2-CNN: Fast Tiny Object Detection in Large-scale Remote Sensing Images论文解读

一、研究动机得益于卷积神经网络的迅速发展，目标检测作为计算视觉领域的基础任务也得到飞速发展，尤其是在日常场景（平视视角）中的数据集上表现喜人。但对于大尺度遥感图像的极小物体目标检测，其检测效果改进空间依旧很大。分析当前面临的挑战主要有以下几方面：（1）输入图片尺寸过大（18000×18192和27620×29200），现有目标检测方法效率低。（2）复杂背景对检测任务带来干扰（沙漠、植被、城区等不同

MingSun95·2020-08-20 01:06

Coding and Paper Letter（三）

Change-Detection-in-Remote-Sensing-Images遥感影像变化检测的Python代码。change-detection-tutorial时间序列数据的变化检测。

G小调的Qing歌·2020-08-19 20:31

（Autoware入门笔记）二、GNSS定位

sample_moriyama_150324.bag点击Play按钮以后，立马点击Pause按钮2.切换到Setup模块点击TF、在点击VehicleModel3.切换到Map模块按照上一篇博客加载地图数据4.切换到Sensing

ZJ.WANG·2020-08-17 21:31

卫星图变化检测论文研读：Transferred Deep Learning-Based Change Detection in Remote Sensing Images 2019

期刊：IEEETRANSACTIONSONGEOSCIENCEANDREMOTESENSING，ieeetrans中等刊目的：同一位置不同时间的卫星图变化检测。亮点：①设置多任务网络，一个任务是change二值化识别（训练集，有change标签），一个是规则差分识别（测试集，无change标签，规则生成差分标签）。两个任务底层参数共享，文称该结构可降低训练集和测试集直接数据分布的差异（持怀疑态度，

hr_net·2020-08-13 17:13

Graph-Based Object Classification for Neuromorphic Vision Sensing 论文解读

TitleGraph-BasedObjectClassificationforNeuromorphicVisionSensingSummaryNVS可以显著提高采样率，同时显著提高能量效率和对光照变化的鲁棒性。然而NVS不使用帧表示图像，所以不能利用最先进的循环神经网络（CNNs）。我们提出了一个基于NVS的紧凑的图表示，并使用结合残差网络来做分类，这种残差GraphCNN保持了尖峰事件的时空一致

张贤同学·2020-08-12 10:20

遥感书籍下载

:22..2011-10-0908:377,822,51321世纪高等院校教材遥感数字图像处理.pdf2012-08-1123:1541,330,678Advances+in+Land+Remote+Sensing

zzh_my·2020-08-07 23:24

压缩感知（Compressive Sensing）学习之（一）

压缩感知（CompressiveSensing）学习之（一）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09压缩感知（压缩传感，CompressiveSensing）理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论，由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet,Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者

zouxy09·2020-07-30 22:23

python讀寫nc文件

參考自http://nbviewer.jupyter.org/url/bitbucket.org/yingkaisha/python-in-remote-sensing/raw/aec6a23e8580d1cba4fb485d024c13f061350fe7

KalariKong·2020-07-30 16:12

ZED相机深度模式+ZED sl中函数介绍

要配置深度感知的STANDARD方式，设置SENSING_MOD

find12·2020-07-28 06:20

无线传感网学习笔记（1）—— WSN概述

一、无线传感器网络结构1、①Sensing（传感）：收集物理对象或区域相关信息的技术。 ②Sensor（传感器）：用于sensing的设备，可以将物理世界的能量转成电能。

不乏希望·2020-07-27 12:33

CS (Compressive sensing, 压缩传感)

由来采样定理（又称取样定理、抽样定理）是采样带限信号过程所遵循的规律，1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的，因此称为奈奎斯特采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确说明并正式作为定理引用，因此在许多文献中又称为香农采样定理。该理论支配着几乎所有的信号/图像等的获取、处理、存储、传输等，即：采样率不小于最高频率的两倍(该采样率称作Nyquist采样率)。该理论指

weixin_30725315·2020-07-13 17:16

【转】Compressive Sensing 的相关资源(12-10 Updated)

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_49b5f5080100b62j.html（稀疏性与L1范数——何以完美的博客）转自prfans：Sparse,L1-minimization,CompressiveSensing集中讨论帖（第一页常更新）Sparse大家并不陌生，是个经典话题了。而此时sparse已经卷土重来，虽然还是那一锅汤，但是药已经换了。以L1-minim

邹宇华·2020-07-13 03:18

Compressive Sensing资源

转自prfans：Sparse,L1-minimization,CompressiveSensing集中讨论帖（第一页常更新）Sparse大家并不陌生，是个经典话题了。而此时sparse已经卷土重来，虽然还是那一锅汤，但是药已经换了。以L1-minimization为核心的算法，近几年飞速进展，CompressiveSensing(CompressiveSampling)已然成为数学领域和信号处理

lpflying2012·2020-07-12 22:56

论文《A High Spatial Resolution Depth Sensing Method Based on Binocular Structured Light》学习

Abstract（SCI二区）自从微软Kinect发布以来，深度信息以其低成本和易用性在许多领域得到了广泛的应用。然而，Kinect和Kinect类的RGB-D传感器在某些应用中表现出有限的性能，对深度信息的准确性和鲁棒性提出了很高的要求。然而，Kinect和Kinect类的RGB-D传感器在某些应用中表现出有限的性能，对深度信息的准确性和鲁棒性提出了很高的要求。为了提高空间分辨率，我们减小了匹配

Orange Wu·2020-07-12 14:33

压缩感知图像重建质量与JPEG2000(kakadu)的批量比较

具体见我的github:compressed_sensing-batch-JPEG2000-kakadu-PSNR-SSIM压缩感知压缩感知（CS）是一类图像压缩重建的算法，其流程为:编码后保存的数据为经过熵编码的测量值

ch ur h·2020-07-12 11:41

论文阅读：Deep Feature Fusion for VHR Remote Sensing Scene Classification

论文阅读：DeepFeatureFusionforVHRRemoteSensingSceneClassification摘要1.Introdudction2.方法描述A.VGG-Net特征提取B.DiscriminantCorrelationAnalysis-DCA3.实验结果和设置数据集实验设置AIDUC-MercedWHU-RS摘要目前可获取的遥感图像分辨率达到了高分、甚高分，这为甚高分(VH

angry_snail_flying·2020-07-10 02:45

Feature fusion methods in remote sensing

Today,Ilearnedsomefeaturefusionmethodsasfollows(refertotheliteratureofqinrongjun3DCDreviews):1.Post-refinement2.Directfeaturefusion:consideringallchannelsofinformationsimultaneously3.Post-classificati

银木荷·2020-07-10 00:56

[深度学习从入门到女装]A Segmentation-aware Deep Fusion Network for Compressed Sensing MRI

论文地址：ASegmentation-awareDeepFusionNetworkforCompressedSensingMRI这是ECCV2018上的一篇做脑部MRI重建和分割的论文这个论文将两个任务CS-MRI重建和MRI脑部分割进行融合，使用两个任务相互之间互相改进CS-MRI就是快速扫描低质量的MRI，速度快，但是清晰度没有MRI高，因此很多学者都在搞把CS-MRI转为MRI的工作（a）就

炼丹师·2020-07-09 21:51

场景分类综述——Remote Sensing Image Scene Classification Meets Deep Learning

一场景分类面临的挑战场景分类的挑战包括：(1)类内多样性大，(2)类间相似性高(也称为类间可分性低)，(3)对象/场景尺度的差异大。就类内的多样性而言，挑战主要来自于在同一个语义类中出现的地物的巨大差异。地物通常在样式、形状、大小和分布上各不相同，这使得正确地分类场景图像很困难。类间相似性的挑战主要是由于存在相同的对象在不同的场景类或高语义场景类别之间的重叠。目标/场景尺度的巨大差异也是航空图像场

是丸子呀_Yes·2020-07-09 19:45

chapter 1 数字图像基础 Remote sensing digital image processing

Remotesensingdigitalimageprocessingchapter1数字图像基础1.1图像与数字图像什么是图像：“图像”就是客观存在的二维、三维灰度或者彩色的“图”在认知感觉中所产生的“像”，它是客观和主观相结合的产物。图像分为模拟图像和数字图像：模拟图像是通过某种物理量（如光、电）的强弱变化来记录场景亮度信息的图像，如纸质照片、显示器显示的图像等。其物理量的变化是连续的。数字图

_likyoo·2020-07-09 19:57

未来WiFi研究的挑战和趋势总结 (WiFi sensing with channel state information: A Survey)

WiFisensingwithchannelstateinformation:ASurvey（ACMComput.Surv,2019）在讨论WiFi感知的挑战和趋势时，该文章探讨了当前的WiFi感知研究主要关注与人类本身，例如侦测、识别、估计人体的行为等。在未来，WiFi感知可能扩展到感知周围环境、动物以及物体领域。根据目前WiFi感知研究的进展和水平，总结了以下几个挑战：--鲁棒性和通用性WiF

teresa_lin·2020-07-09 16:58

论文：Remote Sensing Image Scene Classification 代码执行过程各种坑

论文：RemoteSensingImageSceneClassification代码Md.ArafatHussain,EmonKumarDey*github上的RemoteSensingImageSceneClassificationUsingDeepLearningHereweclassifiedsceneimagesofNWPU-RESISC45datasetThedatasetcanbedo

gdengden·2020-07-09 16:17

【论文阅读】《Skip-Connected Covariance Network for Remote Sensing Scene Classification》跳跃连接协方差池化的遥感图像场景识别

摘要本文提出了一种用于遥感场景分类的新型端到端学习模型——跳跃链接协方差(SCCov)网络。本工作的创新之处在于将两个新的模块嵌入到传统的卷积神经网络(CNN)模型中，即，跳跃连接和协方差池化。SCCov具有双重优势。首先，通过跳跃接将CNN生成的多分辨率地物图结合起来，这对于解决遥感场景分类数据集中存在的大规模变化问题具有重要的好处。其次，利用协方差池化，可以充分利用多分辨率特征图中包含的二阶信

ccly1996·2020-07-09 09:06

【论文阅读】《Remote Sensing Scene Classification Using Multilayer Stacked Covariance Pooling》MSCP遥感图像场景分类

目前计算机视觉领域日趋火热，针对图像分类的各种深度学习框架也逐渐被提出，这些框架表现出了良好的性能和准确率，但是针对遥感图像场景的分类问题的解决一直存在挑战，因为遥感图像中包含着大量的空间信息，这些空间信息中又包含着很强的类内变化以及很弱的类间变化，因此本文提出了一种MSCP的特征堆叠与协方差池化的方法来解决此类问题。摘要本文提出了一种新的遥感图像场景分类方法——MSCP。该方法的创新之处在于，它

ccly1996·2020-07-09 07:36

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