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2019年5月9日

Hyperspectral Image Classification Using Similarity Measurements-Based Deep Recurrent Neural Networks
摘要: 用RNN来做像素分类,输入是一系列相近的像素,长度人为指定为l,相近是利用像素相似度或是范围相似度得到的,计算个欧氏距离或是SAM。 数据是两个高光谱数据 1、Pavia University,Reflective Optics System Imaging Spectrometer (ROSIS) 阅读全文
posted @ 2019-05-09 17:18 tccbj 阅读(324) 评论(0) 推荐(0)
 
Detection of Glacier Calving Margins with Convolutional Neural Networks: A Case Study
摘要: 利用Unet结构对landsat数据进行冰川裂缝提取,结构如下:训练集很小只有123张152*240图片 阅读全文
posted @ 2019-05-09 16:24 tccbj 阅读(182) 评论(2) 推荐(0)
 
Dense Semantic Labeling with Atrous Spatial Pyramid Pooling and Decoder for High-Resolution Remote Sensing Imagery(高分辨率语义分割)
摘要: 对 Potsdam and Vaihingen 公开数据集进行处理,得到了SOTA的结果,超越DeepLab_v3+,提出的网络结构如下:结合了ASPP和FCN,UNet 阅读全文
posted @ 2019-05-09 15:34 tccbj 阅读(461) 评论(0) 推荐(0)
 
Clouds Classification from Sentinel-2 Imagery with Deep Residual Learning and Semantic Image Segmentation
摘要: 哨兵2号云检测的语义分割,提出了CloudNet,不使用池化和上采样操作,从头到尾保持原图大小,中间每个块使用ASPP和残差连接,网络结构如下 比较了CNN, FCN, DeeplabV3+,效果都没CloudNet好,效果最好的层数是12,分支是8个 阅读全文
posted @ 2019-05-09 11:28 tccbj 阅读(286) 评论(0) 推荐(0)