在遥感图像分类中,CNN的优势在于其可以自动提取出遥感图像中的多尺度和多层次特征,而不需要复杂的人工设计特征。例如,Zhong等人[8]利用CNN实现了对多光谱遥感图像的高效分类,并且在多个遥感图像数据集上超越了传统的分类方法。 1.2 改进的卷积神经网络模型 为了提高分类性能,研究者们对经典的CNN模型进行了多种改进,主...
“DIOR”是一个用于光学遥感图像目标检测的大规模基准数据集。数据集包含23463个图像和192472个实例，涵盖...
数据集类:RemoteSensingBuildingDataset类用于加载和预处理数据。 数据加载器:get_data_loaders函数用于创建训练、验证和测试数据加载器。 TransU-Net模型:transunet.py文件定义了TransU-Net模型。 训练脚本:train.py脚本用于训练TransU-Net模型。 预测脚本:predict.py脚本用于评估TransU-Net模型性能,并可视化输入图像、真...
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(21) tennis court,其中每个类别各包含100张遥感图像,整个数据集一共2100张遥感图像,每张遥感图像的大小为256 256。 NWPU-RESISC45提取码:dgh5 NWPU-RESISC45遥感数据集是由西北工业大学公布的用于遥感图像场景分类的大规模公开数据集,包含45类场景,各类别场景样本展示如下图所示。
遥感中的3种主要图像分类技术是: ● 无监督图像分类 ● 有监督的图像分类 ● 基于对象的图像分析 无监督和有监督的图像分类是两种最常见的方法,然而,基于对象的分类越来越受欢迎,它对高分辨率数据有着至关重要的作用。 为了方便大家学习,我这边给大家整理了一些遥感图像分类学习文档。
NaSC-TG2数据集,用于高光谱遥感影像分割 源地址:http://www.msadc.cn/main/setsubDetail?id=1370312964720037889; http://www.msadc.cn/group1/M00/00/08/CgId02Bio4KAazc6AEZR3GfuVic489.pdf - 飞桨AI Studio
公共数据集> FGSCR-42(遥感图像中的细粒度船舶分类)FGSCR-42(遥感图像中的细粒度船舶分类) 10 由9320 张不同空间分辨率的光学卫星图像组成。包含 9320 个船舶实例(其分类为:1 个图像 = 1 个实例)。图像的大小范围从大约 50 × 50 到大约 1500 × 1500 像素。
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目的 场景分类是遥感领域一项重要的研究课题,但大都面向高分辨率遥感影像.高分辨率影像光谱信息少,故场景鉴别能力受限.而高光谱影像包含更丰富的光谱信息,具有强大的地物鉴别能力,但目前仍缺少针对场景级图像分类的高光谱数据集.为了给高光谱场景理解提供数据支撑,本文构建了面向场景分类的高光谱遥感图像数据集(hyperspectral...