1.介绍针对在使用传统图像处理工具时可能遇到的困难，深度学习已成为医疗保健领域的主要解决方案。因为医学图像比标准图像更难处理（高对比度、人体的广泛变化……）深度学习用于分类、对象检测，尤其是分割任务。在分割方面，深度学习用于分割人体器官，如肝脏、肺和……或分割来自身体不同部位的肿瘤。医学图像有很多不同的类型，例如 MRI（主要用于脑肿瘤分割）、CT 扫描、PET 扫描等。本文将重点介绍 CT 扫描
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2024-05-31 14:02:27
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遥感影像去黑边：
方法一：copy raster
Input Raster：输入需要去黑边的影像；
Output RasterDataset：设置去黑边后影像的位置；
IgnoreBackground Value：设置要忽略的像元值，这里将像元值为0的抹掉。
如果你的研究数据中也有0，也就是说部分0值像元为有效
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2024-07-09 14:13:35
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《Meanshift 遥感图像分割方法与应用研究》 这是是一篇博士论文，里面将涉及到的遥感分割方法很详尽的介绍了出来，需要好好研究研究一下。顺便学习一下高质量的论文应该如何去写，大体有个相应的感知。1、目前图像分割方法存在的特点是：一是不存在通用的分割算法，二是分割算法过分依赖于先验知识。遥感 图像具有数据量大、纹理细节丰富、地物表现出明显的同物异谱等特点，高分辨率的图像往往更加适应先分割后提取地
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2024-08-28 10:14:46
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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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2024-07-09 22:40:15
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随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的数据处理越来越复杂。最近借助深度学习方法，基于卷积神经网络的无人机目标识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层的特征抽取，它揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中
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2023-11-25 19:24:19
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一、点特征提取点特征主要指图像中的明显点，如房屋角点、圆点等，在图像匹配合遥感影像定位中很有用。用于点特征提取得算子称为有利算子或兴趣算子。自七十年代以来出现一系列各不相同、个有特色的兴趣算子，叫知名的有Moravec算子、Hannah算子与Foistner等。 下面以Moravec算子为例说明点特征提取：Moravec算子的基本思想是，以像元的四个
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2024-01-04 19:44:20
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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
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2024-03-06 00:04:05
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数据集使用的数据集是kaggle的Semantic segmentation of aerial imagery 其数据的组织形式为项目结构utilsdataConvert.pydataConvert中主要包含数据的变换过程函数作用loadColorMap用于加载标签的颜色映射voc_colormap2label获取颜色标签到数值标签的映射关系voc_rand_crop用于裁剪数据voc_labe
基于Faster rcnn pytorch的遥感图像检测代码：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0数据集使用RSOD遥感数据集，VOC的数据格式如下： RSOD是一个开放的目标检测数据集，用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机，油箱，运动场和立交桥，以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。 数据集包括4个
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2023-12-27 14:08:23
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VGG详解VGG 在2014年由牛津大学著名研究组 VGG（Visual Geometry Group）提出，斩获该年 ImageNet 竞赛中 Localization Task（定位任务）第一名和 Classification Task（分类任务）第二名。 原论文地址：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Im
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2023-12-07 15:28:08
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PyTorch中的遥感图像数据集包括以下几种：EuroSAT：该数据集包括27个类别的遥感图像，共有约27,000张图像。每个类别都包括约1,000张图像。该数据集可用于分类任务。SEN12MS：该数据集包括了L-波段和C-波段的遥感图像，总共有许多张图像，可以用于各种任务，如分割、分类、检测等。NWPU-RESISC45：该数据集包括45个类别的遥感图像，其中包括飞机、桥梁、森林等不同类型的物体
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2023-11-07 05:34:15
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目录专题一：深度卷积网络知识详解专题二：PyTorch应用与实践（遥感图像场景分类）专题三：卷积神经网络实践与目标检测专题四：卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】专题五：Transformer与遥感影像目标检测专题六：Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】专题七：深度学习与遥感影像分割任务专题八：深度学习下的ASL（机载激光扫描仪）点云数据语义分类
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2023-12-27 22:41:24
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文章目录数据介绍经验1. 准确率92.55%：SENet、PyTorch（1）数据预处理：加权采样（2）数据增强：采用随机裁剪，随机旋转，随机翻转，随机擦除（3）模型选择：Senet154（4）模型优化：标签平滑、学习率热身（5）模型集成经验2. 准确率93.12%：DenseNet，Keras（1）预处理-最大最小缩放中心化（2）模型选择方面-预训练DenseNet（3）数据增强-Flip，R
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2023-12-29 19:02:13
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一、遥感科学与技术部分基础知识思维导图 二、知识点补充理解（1）电磁辐射的度量前置补充定义：什么是立体角？ 遥感中视场角一般都为锥体。锥体的立体角大小定义为以锥体的顶点为球心作球面，该锥体在球表面截取的面积（锥体底部在球体表面的投影）与球半径平方之比。单位为球面度（sr）。 &nbs
前述根据语义特征对遥感图像场景进行分类是一项具有挑战性的任务。因为遥感图像场景的类内变化较大，而类间变化有时却较小。不同的物体会以不同的尺度和方向出现在同一类场景中，而同样的物体也可能出现在不同的场景里。理论上，深度学习能够通过提取遥感图像的高层次特征，表征出遥感场景间的细微差别。然而，目前遥感领域并不具备足够的带标签的遥感图像用于训练深度学习中网络模型中巨量的结构参数。当采用现有遥感数据集训练深
卷积滤波卷积（Convolutions）滤波是通过消除特定的空间频率来使图像增强，根据增强类型（低频、中频和高频）不同可分为低通滤波、带通滤波和高通滤波。此外还可以增强图像某些方向特征的方向滤波等。它们的核心部分是卷积核。ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）、拉普拉斯算子（Laplacian）、方向滤波（Directional）、高斯高通滤波（G
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2024-03-08 18:14:45
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目录第一章 高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想4)、传统遥感图像分类中存在的问题3、高分辨率遥感图像分类理解1)、载荷特色2)、分类的难点 3)、
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2024-08-08 17:08:20
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遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景 文章目录遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景1.影像拼接2.去除背景 之前的两篇文章收到不少朋友的私信，前面文章写的是使用模型训练前的工作，这篇文章介绍一下分割后处理的工作。1.影像拼接 影像拼接指的是当我们需要生成一个产品，如何将一张张的识别结果拼接（如果有需要的话可能还涉及遥感图像的拼接）。这里介绍在python中如何完成影像拼接的工作。直接上代码：#
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2023-09-30 19:42:29
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遥感数据集制作ArcGis+Python一、选择裁剪合适的影像区域二、创建标签shp文件，目视解译勾画标签区域三、标签shp修改属性并转换为tif文件四、使用python滑动裁剪图像及标签五、数据增强六、训练集（图像，标签）和验证集（图像，标签） 制作遥感数据集首先要有遥感影像数据。影像数据种类、来源很多，这里以GF-2的影像数据为例，制作用于 语义分割的数据集。直接获取的遥感影像需要进行预处
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2023-10-01 10:08:46
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ENVI是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工
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2023-10-30 21:54:07
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