基于对象的CNN（OCNN）用于卫星图像语义标记 OCNN的目标是为卫星图像的语义标记提供一种快速，准确的方法，同时保留有关地理实体的详细信息。 它旨在易于实施，以支持卫星图像映射和基准研究评估。 如果您认为这有帮助，请引用我们的作品 此外，我们还要感谢Thomas Blaschke教授，Stefan Lang教授，Dirk Tiede教授以及OBIA小组成员的宝贵建议。 笔记： 基于对象的CNN（OCNN）已经集成了逐像素CNN（PCNN）策略，因此我们放弃了Matlab版本的PCNN，因为它的效率似乎有点低。 要使用OCNN代码，您可能需要确保已经满足必要的环境。 相关的模块或软件包是： 张量流 cv2 泡菜 还应安装其他基本模块，例如numpy，scipy，PIL。 整体结构（这是原型，所以可能看起来有些碎裂）： |-OCNN_main.py (improtant!)

AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真 。 尊重AVP-SLAM项目->童琴，陈同庆，陈以伦和苏青 AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真！ ·· 目录 关于该项目 代码结构 怎么跑 怎么跑 路线图 贡献 执照 接触 致谢 关于该项目 这个项目只是我对Paper的实现，而不是正式发布，我们仅发布我们的仿真代码。 Other Code will be released soon 代码结构 我们发布了基本的代码结构，对于整个项目，您至少需要calib ， segmentation ， avp-bev ， sync part等。avp-bev是该项目的核心部分之一，该结构如图所示： 如果您对此项目感兴趣，则可以遵循***.h文件来关联您的实现。 怎么跑 这个项目提供了一个凉亭世界。 因此，如果您想测试代码，则需要准备仿真世界。 该项目需要一个凉亭环境，通常加载凉亭模型需要很长时