深度学习的两大难点即为样本标注和参数调优。ENVI的ROI工具、Feature Counting工具、光谱分析、下载OpenStreetMap矢量等功能，为深度学习提供了便捷的样本标注功能。同时，ENVI深度学习提供了一个帮助调试参数的功能，工具启动是在/Deep Learning/Deep Learning Guide Map面板中如下菜单：其实是内置的一个ENVI Modeler模型（如下图所
1、正确答案 2、真实值 3、正确的标注 ...
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2021-11-03 13:48:00
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1 更新日志2022.10.18更新1：新增 Random Sampling 参数，在样本像元数较多时，设置此参数为 Yes，可随机抽取部分样本用于训练从而缩短时间更新2：当样本像元数较多时，弹出如下提醒，选择“是”，可随机抽取部分样本用于训练从而缩短时间更新3：当某类别样本中像元个数为 0 时，将不参与模型训练更新4：支持非ENVI标准格式数据，会自动另存为临时ENVI格式数据，并在
查看帮助IDL中打开帮助查看：IDL > IDL Bridges对应的项目连接器对象允许您快速地将IDL的处理能力合并到外部的、面向对象的环境(如COM或Java)中开发的应用程序中。导出桥助手通过输入命令从IDL工作台启动导出桥助手IDLEXBR_ASSISTANTIDL对象必须安装Java。javac和java都必须在执行路径中。用于编译和执行的文件必须在Java类路径中IDL
# 深度学习中的“ground truth”概念
在深度学习领域，"ground truth"（真实值）是指用于训练和评估模型的准确标签或数据。它是机器学习算法的参考标准，用于衡量模型的性能和判断模型的准确性。本文将介绍"ground truth"在深度学习中的重要性，并提供相关的代码示例。
## "ground truth"在深度学习中的作用
在深度学习任务中，我们通常需要训练一个模型来预
原创
2023-07-14 16:23:56
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传统的前景背景分割方法有GrabCut，分水岭算法，当然也包括一些阈值分割的算法。但是这些算法在应用中往往显得鲁棒性较弱，达不到一个好的分割效果。现代的背景分割算法融入了机器学习的一些方法来提高分类的效果。如KNN，混合高斯（MOG2）,Geometric Multigrid。这些算法的基本原理就是对每一帧图像的环境进行学习，从而推断出背景区域。opencv的BackgroundSubtracto
这里记录一下使用landsat5做随机森林分类的代码，理一下思路。很多内容都是到处找教程东拼西凑的，十分感谢各位大佬。导入研究区、制作标签首先加载研究区边界，查看需要分类时间的原影像。在影像上添加标签（目视解译）。点击左边这个像小气球似的地方，修改名称，选择feature，添加properties。我是添加了两个一个是label，是分类名，另一个是lc，也就是landcover，用数字做区分。&n
ground truth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，ground truth in wikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth。小面是引用知乎lee philip的例子example on 知乎1. 错误的数据标注
原创
2021-08-13 09:35:52
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个人感觉，相对于基于高斯过程的贝叶斯优化，基于随机森林的贝叶斯优化要好理解的多。 skopt里面实现了基于随机森林的贝叶斯优化，所以这里直接看看源码： 可以看到，其代理模型就是直接使用sklearn中的回归器；基于随机森林的贝叶斯优化原理上要好理解的多，比如我们对xgboost进行调参，随机初始化了10组超参数，然后交叉验证得到了10个auc，我
一、波段比 波段比又称比值增强(ratio enhancement)。是计算同一幅图像不同波段间相应像元的像元值之比的图像增强方法。 比值增强的主要作用有：可增强地物波谱特征间的微小差别；压制图像中乘性光照差异的影响，如地形和阴影的影响，突出地物的反射辐射特征；一些
作者 | Edwin Lisowski编译 | CDA数据分析师XGBoost and Random Forest with Bayesian Optimisation在这篇文章中，我们将介绍带有贝叶斯优化算法的两种流行的算法即XGBoost和随机森林，并指出这些算法的优缺点。XGBoost(XGB)和随机森林(RF)都是集成学习方法，并通过组合各个决策树的输出(我们假设基于树的XGB或
1、新增指数列表Difference Vegetation Index 差异植被指数Global Environmental Monitoring Index 全球环境监测指数Green Atmospherically Resistant Index 绿度气压阻抗指数Green Difference Vegetation Index 绿度指数Green No
# 理解“ground truth”在深度学习中的意义
深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人类大脑的神经网络结构，实现对复杂数据的自动处理和分析。在深度学习中，训练模型的准确性是非常关键的。而“ground truth”是评估模型准确性的一个重要指标。
## 什么是“ground truth”？
“ground truth”是指真实的、准确的标签或者结果，作为模型预测结果的对比。在深度学习
原创
2023-08-17 08:28:45
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经常会在一些项目中，遇到Ground Truth,例如把其中的某种图像类型叫做Ground True, 下面介绍一下：一、Ground True的介绍下从机器学习说起，什么叫做Ground True，毕竟深度学习也是机器学习的一个分支;机器学习包括有监督学习(supervised learning)无监督学习(unsupervised learning)半监督学习（semi-super...
原创
2021-06-15 15:15:21
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# 如何实现深度学习中 Ground truth box
## 概述
在深度学习中，Ground truth box 是指真实的目标边界框，用于训练目标检测模型。在本文中，我将向你介绍如何实现 Ground truth box 的生成过程。
### 步骤
以下是生成 Ground truth box 的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取真实标注框
在监督分类或者挖掘决策树规则时，需要选择训练样本，训练样本的好坏直接影响分类精度。因此ENVI提供了分析样本质量的工具：Compute ROI Separability，计算样本可分离性。问题来了为了提高分类精度，有时会在多光谱图像中增加其他波段，如NDVI、非监督分类结果、PCA变换结果等等。那么问题来了，使用ROI Tool中的Compute ROI Separability计算样本可分离性时
Class Overview 提供环境变量的访问。Summary Constants MEDIA_BAD_REMOVAL：破坏性移除，感觉是。在未关机状态下拿下SD卡，并不返回这个常量。 MEDIA_CHECKING：正在扫描SD卡，不知道什么情况下是这样的，在手机开机状态下，放入SD卡，并不返回这个常量。 MEDIA_MOUNTED：此状态表示SD卡正常使用，并能rea
城市绿地在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的一个重要指标。此外，城市绿地的空间分布格局与其生态效应有着密切的关系。因此，必须客观、准确地掌握城市绿地信息。传统的城市绿化调查主要通过基层单位上报统计数据和实地抽样调查完成，资金和人力投入大，时间周期长。数据受人为影响较大且精度低，缺乏空间统计分析功能。随着航天遥感技术的发展，高分辨率遥感图像在国内已经得到
经常会在一些项目中，遇到Ground Truth,例如把其中的某种图像类型叫做Ground True, 下面介绍一下：一、Ground True的介绍下从机器学习说起，什么叫做Ground True，毕竟深度学习也是机器学习的一个分支;机器学习包括有监督学习(supervised learning)无监督学习(unsupervised learning)半监督学习（semi-super...
原创
2022-03-02 09:32:26
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1. matlab 自带含 ground truth 数据集%% 加载停车标志数据到内存；data = load('stopSignsAndCars.mat', 'stopSignsAndCars');stopSignsAndCars = data.stopSignsAndCars;% 将 stopSignsAndCars 下的图像名，拓展为绝对路径加图像名，以方便读取imagePath = fu
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2017-05-06 18:11:00
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