sid_ml_analysis:利用机器学习检测建筑物的卫星图像检测-源码
使用计算机视觉自动检测建筑物
在这个项目中，我们尝试训练基于神经网络的模型，该模型能够自动识别Nikki地区（贝宁）的建筑物。 我们从不带标签的通过Google Maps API获取的区域卫星图像开始。
这些图像将通过LabelIMG软件以YOLO格式标记，然后将为每个图像生成一个.txt文件，其中包含每个标记建筑物的相对位置。
标记完我们的训练图像后，我们就可以开始训练YOLO（一次只看一次），以便进行预测。 以下是蒙农镇上空行动的一个例子。
文件下载
评论信息
其他资源
- Android studio学生管理系统SQLite数据库
- 多元统计分析与R语言建模_PDF
- Python3实现KNN的三个例子（包含数据集），水果分类，识别手写数字，找相似的朋友
- 基于MATLAB的窗函数法设计FIR数字滤波器
- Subspace Identification for Linear Systems Theory, Implementation, Applications
- 基于STM32F407的openmv 项目设计资料
- 数字图像处理课程设计实例大全
- 校园导游系统c语言代码及课程设计文档
- 本体构建软件protege_4.1安装包
- 应用随机过程:概率模型导论(第11版)(英文版)
- STM32 USB IAP
- java调用本地打印机
- 国标草案-电子烟- 完整中文版（68页）
- 4H-SiC MESFET大信号非线性特性分析
- 全国省市县镇四级数据.rar
- Httpd for Linux
- nginx-pcre-zlib-openssl.zip
- 3D相册.html
- opnet 通信仿真
- 数据库课程设计《工资管理系统》
- 语音增强—matlab
- 随机森林工具箱
- 基于Web的远程控制
- HCNA全套视频教程
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明