确定裁剪影像块的信息 遥感影像深度学习用到的数据一般是公开的,为了方便把自己训练模型的所用的数据分享给别人,不用分享整个数据集,记录每个影像块的信息,分享这个信息就很方便。而且,这也方便后续处理,如从这些影像块中进行筛选去除不合格的影像块。 首先确定影像块尺寸,和滑动间隔。 image_size = 256 slide = 2...
原因有二:一是主流的标注软件是在已经裁剪好的图片进行打标签,而遥感影像要保证样本的数据量通常需要设置比较高的重叠度去对影像裁剪,这就使得我们如果用labelimg去打标签的话,同一个样本需要打多次标签,这无疑增加了很多工作量;二是,对于同一个地方的遥感影像通常会有多时段的数据样本,这样如果我们每次都按照传统的...
从这个角度看，《灿烂的风和海》将澳门的美食美景融入剧情，有人文、有自然、有历史，在文化旅游与艺术表达有机融合上的尝试颇为有益。《灿烂的风和海》不去重复历史、没有宏大叙事，将展现澳门回归祖国25年来取得辉煌成就的主题化作都市气质、青春风格、生活质感兼备的艺术作品。这种对地域特色的鲜明表达和对青春群...
海量且多类型的遥感影像样本库是实现大范围异构遥感影像高精度智能解译的基础。样本库应遵循统一分类体系,涵盖空间分布合理的多尺度、多传感器、多时相遥感影像,应具备样本类型与类别动态扩展及样本自动精化的能力,还应满足场景、目标、像素等不同层级的精准解译要求。本文面向多源异构遥感影像地物信息智能解译需求,在分析...
4月12日下午,由研究生院、研究生工作部主办,信息工程学院承办,校研究生科学技术协会协办的“虹”学讲堂第544讲在北校区信息工程学院2号楼101会议室成功举办。西北工业大学夏勇教授作了题为“医学影像小样本学习——从预训练到大模型”的报告,...
在卫星影像中对标记进行分类是遥感分析的核心任务之一,旨在将影像中的像素或区域划分为不同的地物类别(如植被、水体、建筑物等)。以下是分类的常见方法和步骤: 1. 分类方法 卫星影像分类主要分为监督分类和无监督分类两种方法: 1.1 监督分类 定义:基于已知样本(训练数据)训练分类模型,然后将模型应用于整个影像。
但当改用深度神经网络后,同样区域需要每类1200个样本才能使精度稳定在88%以上。这种差异源于神经网络强大的特征提取能力需要更多数据支撑,特别是在处理高分辨率影像中的细节特征时,样本不足容易导致模型记住噪声而非学习本质规律。 现有统计学方法存在明显局限性。通过计算类别可分性指数确定样本量的方法,在江苏海岸带监测...
1.1 样本自动生成 基于历史解译数据及相应遥感影像,利用自动化方法生成样本数据,运用深度学习方法验证样本的有效性,直至得到纯净有价值的样本,具体方法流程如图1所示。 图1 图1基于历史解译成果的样本自动生成流程 Fig.1Sample generating process based on historical interpretation results ...
1.1 样本自动生成 基于历史解译数据及相应遥感影像,利用自动化方法生成样本数据,运用深度学习方法验证样本的有效性,直至得到纯净有价值的样本,具体方法流程如图1所示。 图1 图1基于历史解译成果的样本自动生成流程 Fig.1Sample generating process based on historical interpretation results ...
医学影像学诊断报告书写样本.docx,1 / 18 医学影像学诊断报告书写标准 一、CT 常规及增加要点 病变描述:部位或分布、数目、大小、外形、边缘、密度、邻近关系、功 能变化、动态状况、增加。 扫描基线:喉〔颈4 下缘〕,甲状腺〔颈5 下缘〕,胰腺〔胸12 下缘〕, 肾脏〔胸 1