安全技术-网络信息-深基坑支护结构位移数值模拟分析及神经网络预测.pdf
2022-04-29 16:00:18
3.36MB
利用Landsat7 ETM+遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低。
2022-04-28 21:00:55
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，梁静云， ，瑞士苏黎世联邦理工学院
[]
:sparkles: 一些直观的例子： ; ; ; ;
测试代码
（从或下载以下模型）。
RRDB.pth --->
ESRGAN.pth --->
FSSR_DPED.pth --->
FSSR_DPED.pth --->
RealSR_DPED.pth --->
RealSR_JPEG.pth --->
BSRNet.pth :seedling:
BSRGAN :seedling:
大意
设计一个新的降级模型以合成用于训练的LR图像：
1）使模糊，下采样和噪点更加实用
模糊：来自HR空间和LR空间的各向同性和各向异性高斯核的两个卷积
下采样：最近，双线性，双三次，下采样
噪声：高斯噪声，JPEG压缩噪声，处理过的相机传感器噪声
2）降级混洗：我们执行随机混洗的降级以合成LR图像，而不是使用常用的模糊/下采样/降噪管道
关于建议的降级模型的一些注意事项：
降级模型主要用于
2022-04-28 19:14:14
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杨柳大道城镇公租房15楼超深大于16米人工挖孔桩安全施工专项方案.docx
2022-04-20 09:02:47
2.48MB