YOLOv5_DOTA_OBB 带有CSL_label的DOTA_OBB数据集中的YOLOv5。(定向对象检测) 数据集和预先训练的检查点 Datasets : Pretrained Checkpoint or Demo Files : 。(6666) 。(6666) 。(6666) 。(6666) 。(6666) 。(6666) 功能性 train.py 。火车。 detect.py检测并可视化检测结果。获取检测结果txt。 evaluation.py 。合并检测结果并将其可视化。最后评估探测器 安装 1.安装了所有requirements.txt依赖项的Python 3.8或更高版本,包括torch> = 1.7。要安装运行: $ pip install -r requirements.txt 2.安装swig $ cd \.....\yol
2021-11-22 10:27:29 8.93MB detection aerial-imagery dota rotation
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Sentinel-2工具箱 轻松处理哨兵2图像。 如果您知道如何下载Sentinel-2多光谱图像(或电光),但又不知道如何在Python中使用它们,那么这里已为您实现了所有这些。 内容 功能 功能说明 使用示范 功能: load_bands() 轮廓() outline2poly() ndvi_index() rvi_index() savi_index() evi_index() rgb_img() 用法演示: images = load_bands('F:\\S2_billeder\\..\\IMG_DATA',bands=['B03','B04','B05','B01']) 此功能会将您选择的乐队加载到python中。 您可以全部加载它们,但建议仅加载以后分析所需的波段,因为它们占用大量内存(即计算简单的NDVI索引)。 contours, contours_t
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对高光谱图像执行基于 SLIC 超像素的降维,然后是基于 SVM 的分类,如论文中所述: X. Zhang、SE Chew、Z. Xu 和 ND Cahill,“SLIC Superpixels for Efficient Graph-Based Dimensionality Reduction of Hyperspectral Imagery”,Proc。 SPIE 防御与安全:多光谱、高光谱和超光谱图像的算法和技术 XXI,2015 年 4 月。
2021-10-28 20:16:31 26KB matlab
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聚苯乙烯 概要 该项目包含用于两个源能量平衡模型(Priestley-Taylor TSEB-PT ,双重时差DTD和TSEB以及土壤和冠层温度TSEB-2T的Python代码)的功能,用于基于辐射度测量来估算感热通量和潜热通量(蒸散)。表面温度。 该项目包括: 具有任何电阻能量平衡模型所需的基本功能的低级模块 更高级别的脚本,可轻松运行带有表格数据和/或卫星/机载图像的TSEB。 安装 将项目下载到本地系统,输入下载目录,然后键入 python setup.py install 如果要在Python发行版中安装pyTSEB及其低级模块。 需要以下Python库: 脾气暴躁的 大熊猫 pyPro4Sail,位于[ ] GDAL,用于在映像上运行TSEB 大熊猫 netCDF4 散景 使用conda ,您可以创建一个完整的环境 conda env create -f env
2021-10-27 13:24:50 10MB evapotranspiration satellite-imagery heat soil
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通用空间模式(CSP)算法能够解决运动图像任务脑机接口(BCI)的二进制分类问题。 本文提出了一种基于滤波器组公共空间模式(FBCSP)的新方法,称为多尺度重叠FBCSP(MO-FBCSP)。 我们通过使用一对一(OvO)策略将CSP算法扩展到多类。 选择多个周期,并将其与包含有用信息的滤波器组的重叠频谱结合在一起。 在具有9个主题的基准BCI竞赛IV数据集2a上对该方法进行了评估。 随机森林(RF)分类器的平均准确度达到80%,相应的kappa值为0.734。 定量结果表明,该方案优于经典FBCSP算法超过12%。
2021-10-21 17:13:27 659KB Brain-Computer Interface; Motor Imagery;
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matlab除噪声代码连续去除高光谱红外图像 作者:Bardia Yousefi()加拿大魁北克市拉瓦尔大学电气与计算机工程系计算机视觉和系统实验室日期:2018年5月2日0版权声明代码-(c)2018-2029 Bardia Yousefi该代码是按原样提供,除几乎肯定存在错误外,没有任何保证。 使用此代码(或经过修改的版本)发表的研究报告应引用描述该算法的文章:Yousefi,B.,Sajasi,S.,Castanedo,CI,Beaudoin,G.,Maldague,XP和Chamberland,M.( 2018)。 应用非负矩阵分解对基于地面的LWIR 2高光谱红外图像进行连续谱去除。 应用光学。 欢迎发表评论和错误报告。 发邮件给 。 我也很高兴听到有关您如何使用此代码,对其进行的改进或翻译成其他语言的信息。 您可以自由修改,扩展或分发此代码,只要完整包含本版权声明,并且没有任何变化即可。 #用于使用高光谱聚类进行矿物识别的MATLAB代码这是用于在高光谱红外图像中连续去除的MATLAB编程代码。 该代码不包含其他受版权保护的代码。 该代码只能接收经过预处理的输入高光谱图像,
2021-10-09 14:56:50 664KB 系统开源
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带有Savitzky-Golay过滤器的Google Earth Engine时间序列 该示例显示了如何为要素集合提取图像集合值,如何创建植物索引时间序列数据帧并在其上应用Savitzky-Golay过滤器的示例。 笔记 中实现了此函数的更好版本,作为ee.ImageCollection对象的扩展方法: import ee , eemont ee . Authenticate () ee . Initialize () f1 = ee . Feature ( ee . Geometry . Point ([ 3.984770 , 48.767221 ]). buffer ( 50 ),{ 'ID' : 'A' }) f2 = ee . Feature ( ee . Geometry . Point ([ 4.101367 , 48.748076 ]). buffer ( 50 ),{ '
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rfm模型matlab代码卫星图像 RPC 中的偏差优化 我们在这里提供了一些使用有理函数模型 (RFM) 算法的 2D-3D 图像/对象坐标的 matlab 代码。 所有这些代码都用于我们的实验。 将您的地面控制点 (GCP) 放在 WGS84_Obse_Sample.txt 中,并将这些点的坐标放在 MIC_L_Sample.txt 和 MIC_R_Sample.txt 中的两个图像(左侧和右侧)上。 此外,提取 Coeff.txt 中随卫星图像提供的有理多项式系数 (RPC)。 您可以通过运行 Ours-2D-3D-First-Order.m 来获得结果。 如果您在代码中遇到一些问题或发现一些错误,请发送电子邮件至:或
2021-09-04 09:46:46 22KB 系统开源
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GEE学习ppt
2021-06-22 11:03:57 322KB GEE gee
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令人敬畏的地球观测代码 精选工具,教程,代码,有用的项目,链接,有关地球观测和地理空间的东西的精选清单! 此列表是根据#scenefrom播客午餐时间以上的讨论开始的 我写了一篇关于此回购协议如何产生的博客文章。 它包括一个我讲过的演讲视频和一个关于它的播客片段。 请注意,这并不是一个很棒的列表(尚未)。 请通过贡献和评论帮助我实现目标。 2020年12月更新我们现在有500多个链接/资源! 重点是讨论重新排序和排序所有这些链接,我想使其尽可能可用。 添加了地球观测介绍。 注释基于github帐户上的标头(如果有) Alastair Graham 和Andrew Cutts 在一起,展示了来自现代遥感和EO世界的非正式播客 。 出于对栅格和地理空间所有事物的热情,#scenefromabove播客旨在将新闻,观点,讨论和访谈结合在一起。 内容 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 这些部分不是特定于EO代码的,但包括在内是相关的| | | 从这里开始 地球观测简介 如果您不熟悉地球观测,那么这些链接可能
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