过滤处理:剔除小图斑,在聚类处理之后的图像上进行处理 分类合并,人工修正,矢量数据平滑处理 分类精度评价 验证分类方法的优劣及分类结果的可靠性,以准确图像为参考,逐像元对比分类结果与参考图像之间的一致性,选取检验样本点,使用混淆矩阵、ROC曲线 ReceiverOperatingCharacteristicCurve,ROCCurve:利用图形来表示分类精度的方...
特征向量空间分布图二、分类原理(3)遥感图像分类方法的类型2.遥感图像分类方法的类型二、分类原理(4)3.遥感图像分类流程(1)了解分类目的及研究区背景(2)数据获取(3)数据预处理(4)特征提取和选择(5)分类类别确定和解译标志建立(6)分类方法的选择(7)训练样本选取和评价(可选项)(8)图像分类(9)分类后处理(10)...
根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统;对影像进行特征判断,评价图像质量,决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程,为后面样本的选择打下基础。 启动ENVI5.1,打开待分类数据:can_tmr.img。以R:TM Band 5,G: TM Band 4,B:TM Band 3波段组合显示。 通过目...
Mixup training,就是每次取出2张图片,然后将它们线性组合,得到新的图片,以此来作为新的训练样本,进行网络的训练,如下公式,其中x代表图像数据,y代表标签,则得到的新的xhat, yhat。 其中,λ是从Beta(α, α)随机采样的数,在[0,1]之间。在训练过程中,仅使用(xhat, yhat...
这与目标检测(Object Detection)是不同的,定位是一旦图像已经归为哪一类,比如猫,这样我们就会有一个明确的目标去寻找,找出它的边界即可。而目标检测是要检测出图像上存在的物体。 定位可以复用分类的方法,比如AlexNet。如下图所示,最后一个全连接层,除了得到1000个类别的得分,还会得到一个长为4的向量,表示目标的...
2、生成预标注 前面得到了效果更好的模型权重,这里用它来对新的图片,进行推理,同时生成实例分割的信息。 模型推理的代码,如下所示: fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练的YOLOv11n模型model = YOLO(r"runs/segment/train3/weights/best.pt")# 对指定的图像文件夹进行推理,并设置各种参数results = model.predi...
第一步:利用SIFT算法,从每类图像中提取视觉词汇,将所有的视觉词汇集合在一起,如下图2所示: 第二步:利用K-Means算法构造单词表。K-Means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法,此算法以K为参数,把N个对象分为K个簇,以使簇内具有较高的相似度,而簇间相似度较低。SIFT提取的视觉词汇向量之间根据距离的...
但是,朴素的滑窗方法存在效率问题。考虑1000×600大小的图像,设定100×100的窗口,每滑动20像素分类一次,仅考虑推理一张图片,就要求对46×26≈1200个窗口进行分类,若使用不同大小的窗口,则分类的次数倍增。显然,这是难以接受的计算成本。 改进思路1:使用启发算法替换暴力遍历。用相对低计算量的方式粗筛出可能包含物体...
92.把下面的六个小图形分为两类,使每一类图形都有各自的共同特征或规律,分类正确的一项: A.①③④,②⑤⑥ B.②③⑤,①④⑥ C.①④⑤,②③⑥ D.②③④,①⑤⑥ 93.“本质性诗人”大致有两种出路:其一是像陶渊明那样从急流中退出,在山水间___自己的灵魂。尽管现实中并不存在桃花源,但___在内心一隅...