SAR（遥感 卫星） 图像常用数据集

项目背景 中国-东盟遥感卫星数据共享服务平台是在中国科技部的支持下,依托中国遥感卫星数据资源,建立遥感卫星数据共享服务平台,使东盟各国可以使用我国的遥感卫星数据资源支持社会经济发展,促进中国-东盟的航天科技合作和发展.平台包含北京数据中心.新加坡接收站.数据共享服务三个部分,分别完成数据处理和归档.数据接收.数据服务三大功能.数据服务终端是平台实现向东盟地区提供遥感数据服务的重要组成部分,共包括数据获取.数据处理.数据应用和数据管理四大功能. 2014年8月,中国资源卫星应用中心已经分别在缅甸曼

遥感卫星快视设备的设计与实现 作者:孙磊, 安建平, 卜祥元 遥感卫星在进行地面信源测试时,需要对测试信源进行高速持续大容量记录,以达到测试卫星信源的目的.在一些诸如雷达信号处理.图像通信.高速A/D数据采集等通信和测量领域,也往往需要实时记录高速数据,以进行分析和处理.卫星快视设备就是针对卫星测试的要求,对高速像源数据进行实时大容量记录存储,通过在线和离线数据分析,达到测试卫星性能的目的.如何可靠稳定地将高速数据实时存储下来并送往计算机进行在线或离线分析处理,是卫星快视设备系统设计实现的技术关

人脸识别常用数据集大全(12/20更新) 2018-05-18 16:53:37 meng_shangjy 阅读数 2807 1.PubFig: Public Figures Face Database(哥伦比亚大学公众人物脸部数据库) The PubFig database is a large, real-world face dataset consisting of 58,797 images of 200 people collected from the internet. Unli

torchvision的理解和学习 加载常用数据集,对主流模型的调用 https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/79403617 加载常用数据集,对主流模型的调用 原文地址:https://www.cnblogs.com/lishikai/p/12364671.html

1.You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery 论文时间:2018.5 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1805.09512.pdf 网络结构: 基于YOLOv2的改进网络结构,为了解决目标较小问题,输出特征图从13变成26,输入图像尺寸416 测试过程: 采用滑动窗口法选择416大小的区域,相邻区域之间重叠15%避免物体在边界被分割的情况.如下图 算法性能: 大于

Canny function [ canny ] = canny( rgb ) temp=rgb2gray(rgb); canny=edge(temp,'canny'); end 灰度 temp=rgb2gray(rgb); 播放视频 clear all source = VideoReader('d:\v\\bus\1.avi'); myObj = VideoWriter('bus1.avi'); open(myObj); c= source.numberOfFrames; for i=1:c

近期在做图片上传的功能,从相机拍摄或从相册选区.就研究了这方面的东西 一.图片的基本知识 1.文件形式(即以二进制形式存在于硬盘上) 获取大小(Byte):File.length() 2.流的形式(即以二进制形式存在于内存中) 获取大小(Byte):new FileInputStream(File).available() 3.Bitmap形式 获取大小(Byte):Bitmap.getByteCount() 下面以我拍摄的图片为例,看下三者的大小区别(所用软件为自己临时开发的小工具): 从图中

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算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域,如人脸检

近年来,深度学习在遥感影像地物分类中取得了一系列显著的效果.CNN可以很好的获取影像纹理信息,捕捉像素与像素之间的空间特征,因此,一个训练好的深度学习模型在地物提取中具有很大的优势.但模型的训练却是一个很繁琐的任务,需要人工准备数据集,贴标签,训练模型等.本文将以sar影像为例实现冰水二分类的数据集批量准备工作(划线取点截取小图片保存): 1.原始sar遥感影像 2.预处理思路: a.人工划线:对应在冰和水上画n条线(自己设置,注意自己需要针对类别所占比例控制线条数量和长度) b.保存小图片:获