R2CNN_Faster_RCNN_Tensorflow 抽象 这是的张量流重新实现 。 应该注意的是，我们并没有完全按照本文的方式实施，而是采用了它的想法。 该项目基于 ，由和完成。 测试结果 比较方式 部分结果来自论文。 任务1-定向排行榜 方法 地图 PL 蓝光 BR GTF SV 左心室 SH TC 公元前 ST SBF RA 哈 SP HC 10.59 39.83 9.09 0.64 13.18 0.26 0.39 1.11 16.24 27.57 9.23 27.16 9.09 3.03 1.05 1.01 21.39 39.

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水质基 该存储库包含用于使用Google Earth Engine从遥感数据评估水质的脚本 如果使用这些材料或脚本中的任何一种，请引用：Page，BP和D.Mishra（2018），《结合Sentinel-2A和Landsat-8进行内陆水质监测时的修正大气校正》，ISPRS J照片，正在审查中 要求： 这些脚本需要一个帐户。 要在，请下载javascript文件，然后单击“运行”。 要在Python环境中使用，请安装GEE Python API并在您选择的Python IDE中运行程序。 内容： javascript /包含javascript实现的水质处理代码 python /包含水质处理代码的Python实现 贡献： 如果您有任何想法，请提出并告诉我们您的想法。 如果您想贡献，请分叉存储库并根据需要进行更改。 拉请求是欢迎的。 免责声明： 这是一个正在进行的工作。 脚本

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埃斯甘 模型架构 增强和检测 低分辨率影像与侦测 超级解决影像与侦测 高分辨率地面真理图像和边界框 依赖关系和安装 Python 3（建议使用Anaconda） PyTorch> = 1.0 NVIDIA GPU + CUDA Python软件包： pip install -r path/to/requirement.txt 训练 python train.py -c config_GAN.json 测验 python test.py -c config_GAN.json 数据集 从此处下载数据集。 这是创建自定义图像补丁的GitHub存储库。 从此处下载预制数据集， 此脚本可与预制数据集一起使用，以创建高/低分辨率和双三次图像。 确保将注释文件（.txt）复制到HR，LR和Bic文件夹中。 编辑JSON文件 需要根据用户目录更改以下JSON文件的目录。 有关详细信息，