Публикации по теме 'remote-sensing'
Распутывая взаимосвязь машинного обучения и дистанционного зондирования
Продвижение с помощью машинного обучения — всестороннее исследование:
Распутывая взаимосвязь машинного обучения и дистанционного зондирования
Введение:
Слияние передовых методов машинного обучения (МО) со сферой дистанционного зондирования положило начало эпохе преобразований, основанных на данных. Используя мощь сложных алгоритмов и спутниковых технологий, машинное обучение продвигает нас в беспрецедентную область понимания, прогнозирования и управления нашей динамичной планетой...
Три основных задачи глубокого обучения для наблюдения за Землей
В этой статье я собираюсь кратко резюмировать некоторые вещи, которые я недавно узнал о столь разрекламированной области машинного обучения и о том, как это можно применить и как это применяется к наблюдению за Землей.
Я обнаружил, что существует три основных категории проблем компьютерного зрения, связанных с дистанционным зондированием. От самых простых до самых сложных:
Классификация изображений Обнаружение объектов Семантическая сегментация
Цель классификации изображений..
Глубокое обучение из множества толп: пример гуманитарного картирования
Спутниковые изображения широко применяются в гуманитарной картографии, которая обозначает здания, дороги и т. д. для гуманитарной помощи и экономического развития. Однако сейчас маркировкой в основном занимаются добровольцы. В недавно принятом исследовании мы используем глубокое обучение для решения гуманитарных картографических задач мобильного программного обеспечения под названием MapSwipe . Текущие методы глубокого обучения, например сверточная нейронная сеть (CNN), могут..