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RSS订阅原创 一文读懂图像分类、目标定位、语义分割与实例分割的区别
做深度学习研究，经常碰到图像分类、目标定位、语义分割及实例分割等概念。下图（来源于网络）展示了上述四个概念之间的区别。目前，图像分类是进行深度学习研究与学习的基本任务，其主要是在已知类别数量的情况下，通过输入一张图片，来判断图片所属类别。目标定位则是在图像分类的基础上，进一步判断图像中的目标具体在图像的什么位置，通常是以包围盒的(bounding box)形式进行定位。在目标定位中，通常只有一个或固定数目的目标，而目标检测更一般化，其图像中出现的目标种类和数目都不定。语义分割是目标检测更进阶
2020-09-16 22:23:15
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原创 3D 点云分类数据集合
3D point cloud classification is an important task with applications in robotics, augmented reality and urban planning. Recent advances in Machine Learning and Computer Vision have proven that complex real-world tasks require large training data sets for c
2020-09-01 22:09:12
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原创 Excel制作四分位图
四分位图是科研中常用的一种展示实验结果的图。其将一组数据按找最小值、25%值、中位数、75%值及最大值分为四等份。Excel可以方便的制作这种图。以一组数据为例：1）在Excel中采用函数QUARTILE求最小值、25%值、中位数、75%值及最大值。函数的第一个参数为数据范围，第二个参数的取值分别为0,1,2,3,40：表示最小值 =QUARTILE(A2:A11,0)1：表示2...
2018-11-10 20:35:54
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原创 修改你的Port吧
如果你的ArcGIS哪一天突然出现介个“本地计算机上的ArcGIS License Manager服务启动后停止，某些服务在未由其他服务或程序使用时将自动停止”。那么，请修改service.txt中的port端口吧： 27000---》27002（栗子）！...
2018-04-27 20:34:41
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原创 数学
由于遥感影像分类往往涉及到多个维度甚至是超高维的特征向量。因此，我们有必要进一步了解多维随机变量及其分布规律。在此，首先以二维随机变量开始进行逐步深入的阐述。我们首先介绍以下几个概念：二维随机变量（X,Y）的分布函数，或者随机变量X和Y的联合分布函数定义：设（X,Y）是二维随机变量，对于任意实数x，y，二元函数：F(x,y)=P{
2016-09-11 20:53:14
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原创 SVM学习前的数学预热
写这篇博客之前，不知道该起个什么名字，因为我想学习SVM的知识，以便和前一篇博客有衔接，但是这篇文章里面实际上并没有多少是介绍SVM的，反而有一点是介绍MLC的，而且MLC介绍的也不深入。权且叫做学习SVM前的数学预热吧。 废话少说，进入正题。 条件概率：设A,B是两个事件，且P(A)>0,称为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率。
2016-04-24 21:45:39
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原创 SVM初学
一、 一点基础数学知识现在硕士都快毕业了，反而将自己的许多数学知识忘的差不多了，所以，现在决心再捡起来，以补齐自己的数学短板，为以后的研究做好铺垫吧。现在结合自己学习SVM、MLC、ANN等机器学习方法来回顾以前的数学知识以及补充新的数学知识。在SVM中，首先面临的问题是计算样本点到分类超平面的距离，现在就从最简单的点到直线的距离、点到平面的距离等内容开始回顾。1
2016-04-16 11:30:35
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原创 在IDL中调用自定义Python Module
在IDL中调用自定义PythonModule要在IDL8.3中调用自定义的Python Module以实现在IDL中不方便完成的任务。如使用一些开发包，但是这个开发包并不支持IDL，毕竟使用IDL的人数还是相对较少的。因此，混合编程是一个解决之道。下面介绍在IDL（32位，下面的介绍都只是针对32位的IDL8.3）中调用自定义的PythonModule的操作步骤。1） 下载Slith
2015-06-02 21:01:58
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原创 Python调用Libsvm
最近想用svm做遥感影像的分类，经过一番搜索，发现台湾大学林智仁教授开发的libsvm是个极其不错的选择。首先，libsvm提供了对应多个语言版本的接口（C++/C#/python/C#+python/matlab/java等）；其次，libsvm可以跨平台；最后，也是最重要的一点，libsvm允许用户根据所面对的问题的不同来修改参数以及选择核函数类型。具体参考请详见http://www.csie
2015-05-01 12:44:20
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原创 用IDL编写读取ROI样本点的方法
IDL作为遥感界常用的语言，在图像处理方面相比于Python，Matlab等具有很大的优势。IDL语言在编译的过程中编译器自动将代码进行多线程的编译和执行。因此其对数据的处理速度是Python和Matlab望尘莫及的。在遥感影像处理方面，经常需要读取ROI样本点，但是ROI每个类别中的样本点数量并不定相等，无法用长度不可变的数组来读取。在这里有两种解决方案，第一种，当用到某一类的ROI样本点时
2015-01-22 21:22:30
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转载 计算机硬件（1）
专业人都喜欢说，移动工作站其实就是一台高性能的笔记本电脑。但其硬件配置和整体性能又比普通笔记本电脑高一个档次。显卡：作为图形工作站的主要组成部分，一块性能强劲的3D专业显卡的重要性，从某种意义上来说甚至超过了处理器。与针对游戏、娱乐市场为主的消费类显卡相比，3D专业显卡主要面对的是3维动画（如3DS Max、Maya、Softimage|3D）、渲染（如LightScape、3DS VIZ
2014-06-22 16:53:03
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原创 采用python批量统计分析Excel表格数据
最近为了做点小事情，需要对12个Excel文件进行处理，每个Excel文件的数据量都非常庞大，所处理的数据是全国196个站点2000年至2011年每天的降水数据，需要根据这些数据
2014-04-21 10:27:32
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转载 MapGIS数据格式技术详解
1、概述1.1 文件组成MAPGIS数据文件主要包括工程文件文件和工程内各工作区的文件。工作区是MAPGIS提出的一个概念，简单地说，工作区就是一个数据池，存放实体的空间数据、拓扑数据、图形数据和属性数据，每个工作区都对应于一个MAPGIS数据文件。数据文件主要有以下几种：Ø 点工作区（.MPJ文件）：工程文件，存放工程中所有的工作区文件Ø 点工作区（.WT文件）：点（PNT）
2014-03-27 12:59:42
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原创 python处理遥感影像---采用MODIS植被数据（VCC/VCF）产品MOD44B来分析我国近十二年（如：2000~2011年）的植被空间分布变化
去年由于要采用MODIS植被数据（VCC/VCF）产品MOD44B来分析我国近十二年（如：2000~2011年）的植被空间分布变化，但是，由于时间尺度是12年，空间尺度为全中国，所以数据量是及其庞大的，要采用软件的方式来处理这些数据，基本上是不可能的。所以在此就选择了利用python结合一些遥感影像处理开发包，写了一段代码，来实现上述目的。 首先，介绍下我的分析方法。为了分析近12年的植
2014-03-15 15:47:34
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空空如也
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