然而,当前的视觉基础模型主要是为自然图像设计的,这些模型用于遥感图像变化检测任务时会产生领域差异。此外,大多数视觉基础模型擅长理解单个图像,在提取多个图像同质性和异质性特征的方面表现不佳,特别是当图像中发生显著变化时,而这种能力对于变化检测来说是至关重要的。 本文将视觉基础模型的通用知识融入到变化检测任务...
在机器学习中,有时候我们基于一个数据集训练的模型对该模型的正确率非常高,而该模型对没有见过的数据集很难做出正确的响应;那么这个模型就存在过拟合现象。 为了缓解或避免过拟合现象,我们通常用的方法是采用正则化方法(Regularization)。 1 正则化基本理解 b,仅正则化w) 2 loss(w)函数的两种表述方式 # 表达方式...
基于注意力的卷积神经网络关系抽取模型Attention CNNS 模型源自:论文Relation Classification via Multi-Level Attention CNNs 要点 本模型的精髓在于使用了两次注意力机制与输入数据特征组合。对于输入数据而言考虑了与语义相关的词向量,与实体位置相关的位置向量,这两种向量进行拼接构成了最初始的向量。使用滑动窗口的方式进...
【论文笔记】DSCN:基于深度孪生神经网络的光学航空图像变化检测模型,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
8.在上述的基于深度学习的孪生网络变化检测模型中,孪生网络对原始影像进行特征提取输出原始影像1/16大小的时相特征图,第二分支卷积网络基于该两个1/16大小的时相特征图进行计算。9.在上述的基于深度学习的孪生网络变化检测模型中,孪生网络对原始影像进行特征提取输出原始影像1/32大小的时相特征图;且上采样卷积网络将1...
在原语义分割主干网络的基础上结合孪生网络结构, 提出适用于土地覆盖类别变化检测任务的检测模型, 该模型在网络的特征提取阶段加入变化引导模块, 以辅助网络关注两时相影像中的变化信息, 并在网络不同阶段加入通道信息交互模块, 以增强不同特征图...
摘要 本发明涉及一种基于优化神经网络模型的遥感图像变化检测方法,深度神经网络通常包括三个模型,分别为:堆叠自编码器、深度置信网络、卷积神经网络。本发明使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的训练方式,先构造一个改进的CNN模型,称为ACNN;随机挑选很少量的样本点,并人为标定这些样本点的变化检测结果,...
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基于长短期记忆网络模型的中分辨率遥感影像变化检测研究 随着遥感数据量的增加,传统变化检测方法难以满足大数据背景下众多应用的需求。为此,该文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)模型的遥感影像变化检测方法,利用循环神经... 刘士彬 - 《地理与地理信息科学》 被引量: 0发表: 2019年 基于掩码图神经网络模型的多元...
【乙】智慧粮仓在粮食入仓后,会根据粮仓廒间大小将电子测温电缆均匀铺设在粮堆中间,形成全覆盖的立体检测网络。②【丙】这样就可以在电脑上实时监测温度变化,通过人工智能模型和大数据分析对粮情变化___进行智能预测和预警。【丁】ㅤㅤ为保证粮情稳定,必须要根据温度和天气变化给粮堆通风,智能...