本文是论文《SemiCDNet: A Semisupervised Convolutional Neural Network for Change Detection in High Resolution Remote-Sensing Images》的阅读笔记。 SemiCDNet: A Semisupervised Convolutional Neural Network for Change
常规目标检测数据集有很多，现在前沿的目标检测算法（如Faster R-CNN, Yolo, SSD, Mask R-CNN等）基本都是在这些常规数据集上实验的，但是，基于常规数据集训练的分类器，在航空遥感图像上的检测效果并不好，主要原因是航空遥感图像有其特殊性：1，尺度多样性，航空遥感图像从几百米到近万米的拍摄高度都有，且地面目标即使是同类目标也大小不一，如港口的轮船大的有300多米，小的也只有数
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2024-05-12 15:36:03
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摘 要高分辨率遥感影像具有包含信息大厦，自然场景复杂等特点，一副遥感影像中往往包含大量的建筑物、场地、植被、农田等多类别地物和地貌要素信息，如何利用高干影响来实施精准快速的地物要素自动化检测提取，一直以来是热点的研究内容，随着深度学习技术的快速发展，许多基于卷积神经网络的目标检测模型被应用到了遥感影像目标检测任务中，取得了不错的成果。到目前为止，现有遥感影像目标检测模型大多有着深层次的结构以及复杂
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2024-01-02 17:11:37
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文章目录遥感影像中变化检测数据集1. S2MTCP2. Hi-UCD3. SECOND4. CD_Data_GZ5. LEVIR-CD6. LEVIR-CD+7.SLADCD8. HRSCD9. Mts-WH10. WHU Building Change detection Dataset11. Synthetic images and read season-varying remote se
近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】中，尺寸动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。为解决广大选手作品优化难题，赛事官方特邀亚马逊云科技资深应用科学家王鹤男直播分享赛事参考框架。DOTA数据集介绍DOTA是用于航空图像目标检测的大型
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2024-08-09 17:34:31
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前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。 一、摘要 针对遥感图像中感兴趣目标特征不明显、背景信息复杂、小目标居多导致的目标检测精度较低的问题，本文提出了一种改进YOLOv5s的遥感图像目标检测算法（Sw
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2024-05-11 10:19:48
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近些年，基于深度学习的遥感影像处理方法不断涌现。基本思路是把光谱特征和纹理特征看作是深度网络的底层特征(对于极化SAR影像来说，地物目标的基本散射矩阵就是深度学习要提取的底层特征，也是作为分类的依据)，把输出特征看作是深度网络的顶层特征，这样可以直接得到一个分类器，用于完成不同的任务。如果深究遥感的实际应用需求和深度网络输入层和输出层的设计之间的关系，深度学习的理念存在于遥感数据分析的许多方面。从
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2024-05-11 09:06:57
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目标检测论文解读复现 文章目录目标检测论文解读复现前言一、摘要二、网络模型及核心创新点三、应用数据集四、实验效果五、实验结论六、投稿期刊介绍 前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有
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2024-08-12 10:10:38
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Object-based cloud and cloud shadow detection in Landsat imagery1.概述2.背景3.FMask算法3.1.潜在云、云影和雪层3.1.1.潜在云层PCP识别一(Potential cloud layer—pass one)3.1.2.潜在云层PCP识别二(Potential cloud layer—pass two)3.1.3.云阴影层
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2024-04-12 15:15:01
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前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要为解决遥感图像小目标检测中目标特征信息量少、定位困难等难题，本文提出一种基于特征融合与注意力的遥感图像小目
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2024-04-18 19:35:35
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我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。
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2024-03-07 09:23:12
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论文主要信息文章组织架构全文主要介绍了基于深度学习的变化检测方法以及对该领域的元分析（元分析：对多项相互独立但目标相同的研究结果进行定量合并分析），并概述了已有的基于深度学习的遥感影像变化检测方法；除了第一部分的简介，文章之后的几个部分主要为：第二部分介绍了对变化检测任务的定义；第三部分简要概述了一些经典的深度学习方法（包括Deep belief networks (DBNs)，Autoencod
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2024-08-21 10:34:14
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文章目录1. 在arcgis中新建线矢量2. 检测框绘制1. 在arcgis中新建线矢量新建线矢量，添加空间参考，例如wgs_1984。2. 检测框绘制
原创
2022-06-27 17:04:42
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计算机视觉中的目标检测，因其在真实世界的大量应用需求，比如自动驾驶、视频监控、机器人视觉等，而被研究学者广泛关注。
上周四，arXiv新出一篇目标检测文献《Object Detection in 20 Years: A Survey》，其对该领域20年来出现的技术进行了综述，这是一篇投向PAMI的论文，作者们review了400+篇论文，总结了目标检测发展的里程碑
基于多时相影像进行地表覆盖变化监测是遥感的一个重要应用，在城市违法建设监测、水政违法建设监测、森林砍伐监测等领域得到广泛应用。由于遥感算法、数据源质量等原因，遥感变化信息提取一般采用目视解译方式进行。本教程介绍采用深度学习方法进行城市建筑物、构筑物、填河、动土、堆土等目标的变化监测。本教程在ENVI5.6+Deep Learning1.1.3中完成。ENVI Deep Learning 1.1.3
深度学习在遥感图像目标检测中的应用综述1 人工智能发展1.1 发展历程1.2 深度学习的应用2 深度学习2.1 机器学习概述2.2 神经网络模型2.3 深度学习2.4 深度学习主要模型2.4.1 CNN-卷积神经网络2.4.2 FCN-全卷积神经网络2.4.3 RNN-循环神经网络2.5 深度学习具体实例2.5.1 CNN-卷积神经网络2.5.2 FCN-全卷积神经网络2.5.3 RNN-循环神
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2024-03-05 06:47:39
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传统与深度学习遥感变化监测遥感技术路线与方法基于多时相影像进行地表覆盖变化监测是遥感的一个重要应用，在城市违法建设监测、水政违法建设监测、森林砍伐监测等领域得到广泛应用。由于遥感算法、数据源质量等原因，遥感变化信息提取一般采用目视解译方式进行，但是目视解译方式费时费力，大区域工作效率很低。而深度学习可以在很短时间内按照模型训练要求，快速全面的进行解译，可以大大提高遥感解译的效效率,因此一般采用传统
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2024-05-10 12:38:17
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一、 软件介绍 1.1、功能概述 该软件能够对常见格式（如.jpg、.jpeg、.bmp、.png、.tif）的遥感影像进行飞机识别、机场识别、舰船识别、港口识别和红外识别，同时支持对视频文件进行上述多种目标识别。该软件还支持飞机的旋转框识别。1.2、界面布局 软件布局分为六部分，从上至下从左至右依次为菜单栏、快捷工具栏、文件显示区、图像显示区、识别结果显示区和底栏。 （图1）软件界面截图二、使用
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2024-03-20 10:48:42
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论文阅读笔记摘要本文主要研究海陆背景下的光学遥感图像舰船目标检测与识别技术，重点研究了海陆分离、舰船目标疑似区域检测技术与疑似区域目标识别技术。海陆分离：采用了OTSU与形态学相结合的方法实现海路区域初步划分；再以孤立区域内像素的欧氏距离为判别依据，对孔洞进行精确划分；根据分离结果屏蔽陆地；对于屏蔽时带来的大量虚警的问题，利用随机填充与滑动窗口局部滤波的方法。舰船目标检测：通过Top-Hat算子与
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2024-03-28 21:51:06
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文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 Yolov5算法4 数据处理和训练5 最后 0 前言为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是? 深度学习卫星遥感图像检测与识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分? 选题指导, 项目分享：https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/mas
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2024-07-03 08:20:41
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