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2022年云南省单季水稻(10m或20m)
高分辨率
分布数据(tif)
数据来源 Google Earth Engine云计算平台,Sentinel-2遥感影像 数据产生或加工方法 首先基于Google Earth Engine云计算平台和Sentinel-2遥感影像构建了多维时间序列分类特征集;结合地面调查和Collect Earth、历史时期谷歌高清影像和目视解译的方法收集大量的地面样本点;然后利用随机森林模型、特征优选算法,自2017年起逐年绘制作物类型分布图;最后,利用历史时期的分类模型和分类器迁移思想,实现无样本年份农作物信息提取。 数据空间投影 Projected Coordinate System:WGS_1984 _UTM_Zone_51N Geographic Coordinate System:WGS_1984
2024-05-20 14:00:44
83.47MB
结构简洁、
高分辨率
手机镜头的设计
讨论了结构简洁、
高分辨率
的手机镜头的光学设计问题,对现有的手机光学系统进行了总结和研究,利用光学设计软件Code V,结合非球面透镜理论,设计出可用于可见光波段且符合结构简洁、成像品质高、生产成本低要求的手机定焦镜头。镜头长度较短,采用非球面塑料透镜,生产成本较低,成像性能良好,满足使用要求。
2023-12-26 14:04:14
2.65MB
光学设计
手机镜头
高分辨率
1
融合全局和局部深度特征的
高分辨率
遥感影像场景分类方法
提出了一种融合全局和局部深度特征(GLDFB)的视觉词袋模型。通过视觉词袋模型将深度卷积神经网络提取的多个层次的高层特征进行重组编码并融合,利用支持向量机对融合特征进行分类。充分利用包含场景局部细节信息的卷积层特征和包含场景全局信息的全连接层特征,完成对遥感影像场景的高效表达。通过对两个不同规模的遥感图像场景数据集的实验研究表明,相比现有方法,所提方法在高层特征表达能力和分类精度方面具有显著优势。
2023-11-02 16:02:16
14.8MB
深度卷积
特征融合
1
相关频谱法
高分辨率
提取多极阵列声波测井纵波时差 (2005年)
为提取
高分辨率
的多极阵列声波测井单极纵波时差以满足薄层勘探开发的需要。提出了相关频谱结合多炮点的处理方法。即采用相关频谱法提取多极阵列声波测井的最短共发射和共接收子阵列的单极纵波时差,然后把跨同一深度地层的所有最短共发射或共接收子阵列的纵波时差平均,分别得到共发射纵波时差或共接收纵波时差。用该方法处理了大庆油田8口井的多极阵列声波测井资料,并将提取的纵波时差与用AtIas公司express软件提取的纵波时差及国产
高分辨率
声波时差曲线对比分析。结果表明,该方法能够可靠地、
高分辨率
提取多极阵列声波测井纵波时差
2023-09-26 23:21:03
1.91MB
自然科学
论文
1
高分辨率
电子秤
电子秤源代码和硬件电路图、PCB开源
2023-06-25 23:02:17
3.74MB
电子秤
1
基于额DP传输方式的研究
外部接口方面HDMI占据了较大的市场优势,但是DisplayPort凭借自身的结构优势正在缩小差距。 内部接口方面,传统的LVDS在面对这些
高分辨率
的显示屏时越来越吃力,DisplayPort的内部接口eDP会在将来逐渐取代LVDS。本文对EDP协议传输内容进行了详细讲解
2023-04-25 12:06:47
2.4MB
eDP
协议
液晶屏驱动
高分辨率
1
一种利用
高分辨率
网络的舌象分割算法
舌象的精准分割对舌诊中舌体识别与分类具有重要意义,采用传统图像处理方法和深度学习方法分割舌象会丢失部分舌象边缘信息,从而降低舌体识别精确度。针对该问题,提岀一种利用
高分辨率
网络的舌象分割算法。使用区域定位网络识别舌体并提取舌象原图特征生成建议框,对其进行分类和回归处理以定位舌象所在区域,同时构建
高分辨率
网络提取该区域
高分辨率
特征,最终完成舌象分割。实验结果表明,该算法可有效保留舌象边缘信息,其分割结果平均交并比达到98.2%,较Segnet、Mask-rcnn算法分割舌象更精准。
2023-04-11 19:00:48
3.05MB
网络算法
1
pifuhd:单个图像的
高分辨率
3D人类数字化
消息: [2020/06/15]可以使用Google Colab进行演示(包括可视化)! 请查看以了解用户测试的许多结果! 该存储库包含“用于
高分辨率
3D人类数字化的多级像素对齐的隐式函数”的pytorch实现。 该代码库提供: 测试代码 可视化代码 Google Colab上的演示 如果您没有运行GPU的环境来运行PIFuHD,我们将提供Google Colab演示。 您还可以上传自己的图像并与可视化一起重建3D几何。 使用以下笔记本尝试我们的Colab演示: 要求 Python 3 在测试 json 皮尔 skimage tqdm cv2 为了可视化 与pybrbree PyOpenGL的 freeglut(为ubuntu用户使用sudo apt-get install freeglut3-dev ) ffmpeg 注意:建议至少使用8GB GPU内存来运行PI
2023-04-02 20:54:18
383KB
Python
1
LapSRN-tensorflow:Tensorflow实施“快速,准确的超
高分辨率
的深拉普拉斯金字塔网络”的论文
Tensorflow实施论文“快速,准确的超
高分辨率
的深拉普拉斯金字塔网络”(CVPR 2017) 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库: $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行: $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行: $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到
2023-03-22 14:51:22
35.22MB
Python
1
lightweight-gan:在Pytorch的ICLR 2021中提出的“轻量级” GAN的实现。 可以在一两天内进行训练的
高分辨率
图像生成
训练12小时后512x512鲜花,1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花,1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励,以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下,可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代,模型将保存到./models/{name} ,模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ,默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga
2023-03-19 01:02:38
9.92MB
deep-learning
artificial-intelligence
generative-adversarial-network
Python
1
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