NL-LinkNet与D-LinkNet是两种深度学习网络架构，专门用于图像分割任务，特别是针对卫星道路图像的分割。这两个模型是LinkNet的扩展版本，LinkNet本身是基于卷积神经网络（CNN）的轻量级网络，设计用于解决语义分割问题，尤其是在资源有限的设备上。
NL-LinkNet（Nested LinkNet）引入了嵌套结构，通过在LinkNet的基础架构中增加层次深度，提高了模型的表达能力，能够更精确地识别和分割图像中的复杂特征。这种嵌套设计使得模型能够在保持计算效率的同时，提升分割精度。
D-LinkNet（Depthwise-LinkNet）则是在LinkNet基础上引入了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）。这种卷积方式将传统的卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两步，大大减少了计算量，同时保持了模型的性能。D-LinkNet因此在计算效率和性能之间找到了更好的平衡。
在提供的压缩包文件中，我们看到以下几个关键文件：
1. `README.md`：这是项目或库的说明文档，通常包含使用指南、安装步骤、模型细节等信息。
2. `data.py`：处理数据集的脚本，可能包括数据加载、预处理、划分训练集和验证集等功能。
3. `eval.py`：评估模型性能的脚本，它会运行模型对测试集进行预测，并计算如IoU（Intersection over Union）等指标。
4. `segment.py`：可能用于图像分割的主程序，其中包含了模型的前向传播和后处理步骤。
5. `framework.py`：定义了模型框架，可能包括网络架构、损失函数和优化器等。
6. `train.py`：模型训练的脚本，负责设置超参数、初始化模型、训练循环等。
7. `loss.py`：定义了损失函数，如交叉熵损失、 Dice 损失等，这些是衡量模型预测与真实标签差异的关键。
8. `requirements.txt`：列出项目所需的Python库及其版本，确保环境一致性。
9. `networks`：可能包含NL-LinkNet和D-LinkNet的具体实现代码。
10. `weights`：预训练模型的权重文件，可以直接加载到模型中，避免从头开始训练。
这些文件的组合提供了一个完整的深度学习模型应用环境，用户可以使用这些代码进行模型的加载、训练、评估和预测。由于没有提供具体的数据集，用户需要自行准备卫星道路图像数据集才能运行这个模型。对于遥感图像分割，通常需要对图像进行预处理，如归一化、裁剪、重采样等，以适应模型的输入要求。
NL-LinkNet和D-LinkNet是针对遥感图像道路分割的高效模型，结合提供的代码和权重，研究者或开发者可以快速进行模型的验证和应用，进一步改进或扩展模型以适应不同的遥感图像分析需求。
2024-09-21 22:40:57
188.96MB
1
最佳实践上报表（省公司版）
问题编号
37
设备/终端厂家
华为
设备/终端类型
CPE
所属专业
5G性能
问题类型
接入类
问题级别
重要
上报省份
河南
上报人
上报时间
2020.4.10
问题名称
及现象概述
问题名称：实验网专用SIM卡开卡后需要设置PS only后方可接入网络问题
现象概述：为后续露天矿远程操控演示方便，不需对现网站进行闭塞小区，特制作试验网专用SIM卡 使得现网和试验网互不影响。在使用新开卡接入试验网时不能正常接入。
解决方案
详细说明
1问题分析：插
2023-09-16 23:49:47
157KB
1
yagarto-bu-2.23.1_gcc-4.7.2-c-c++_nl-1.20.0_gdb-7.5.1_eabi_20121222.exe rvds\eclipse连接jlink工具
2023-01-29 21:06:22
36.77MB
1
本文实例为大家分享了Openlayers显示地理位置坐标的具体代码，供大家参考，具体内容如下
1、新建一个html页面，引入ol.js和ol.css文件，然后在body中创建两个div标签，分别用来作为地图和鼠标位置控件的容器；
2、代码实现
<!DOCTYPE html>
<html xmlns=http://www.w3.org/1999/xhtml>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content=text/html; charset=utf-8/>
<title></title>
<script src=../lib/ol/
2022-12-10 15:38:50
120KB
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建立了一套针对由金属伪影造成的CT图像质量退化的恢复算法。利用Non-Local前置滤波（Non-Local Pre-filter，NL-PF）对原始CT图像进行全局滤波，从而有效地滤除原始图像中的噪声并对射线状金属伪影进行了平滑，其后配合最大互信息量分割算法（Mutual Information Maximized Segmentation，MIMS）从图像中分割出伪影成份，并利用其周围非伪影部分的像素对伪影类像素进行插值处理得到一个称之为“伪组织”类的图像。最后，通过融合“伪组织”图像的sinogram和原始CT图像的sinogram，得到校正的sinogram并采用滤波反投影重建算法完成金属伪影的CT校正图像。利用所提出的方法可以对含有金属伪影的CT图像进行有效伪影消除，其中射线状伪影消除效果显著。另外，此方法还可以锐化器官轮廓，避免了临床上由于金属伪影导致的放射治疗效果下降。实验表明，金属伪影消除算法可以有效地消除高密度物体造成的金属伪影，从而提高临床诊断和治疗的效果提供技术支持。
2022-11-24 05:22:03
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N.L.Carothers所著实分析课程经典原版教材，习题比较有深度。
2022-08-08 17:36:18
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本文实例为大家分享了Openlayers绘制地图标注的具体代码，供大家参考，具体内容如下
1、标注的简介
标注简单点说就是通过图标、文字等方式将我们想展示的内容显示在地图上，着重突出人们所关注的专题内容，从而为用户提供个性化的地图服务；
2、标注方式
在Openlayers3里面，有两种对地理位置点进行标注的方法，一种是通过创建矢量图层然后设置其样式的方法，还有一种就是创建Overlay覆盖层的方法；对于第一种方式，本质上创建的还是一个矢量对象，只是将其表现形式更换了一下，用Style样式进行包装；而第二种方式则是创建的一个单独的覆盖层，然后通过设置其属性进行某些信息的展示；至于具体使用哪一种
2022-07-01 18:05:44
313KB
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企业信用风险管理：从部门协作到公司治理风险评价——基于NL公司信用风险管理系统的案例分析.doc
2022-06-04 16:00:49
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