hello！

如果需要对.mat文件中所有非内部变量的数据进行可视化，可以遍历文件中的所有变量，并根据其数据类型和维度选择合适的可视化方法。

TensorBoard 是一个强大的可视化工具，可以帮助我们更好地理解模型的训练过程和结果。通过记录标量、图像、直方图、嵌入数据等信息，我们可以在训练过程中实时观察模型的性能，调整训练策略，优化模型结构。TensorBoard 支持自定义图表，可以通过方法定义多条曲线的组合视图。# 定义自定义图表# 记录数据。

【代码】深度学习指标可视化案例。

适合本地实时监控，功能全面。Neptune和WandB适合复杂的实验管理和团队协作，功能强大。VisualDL适合与PaddlePaddle深度集成的项目。其他可视化方法如高维特征降维、特征图可视化等，有助于深入分析模型的内部工作机制。

正确预测的样本数占总样本数的比例。

实现了一种高效的径向优先（radix-major）实现方式，使得Split-Attention块能够通过标准CNN操作进行加速。提出了一种新的Split-Attention块，能够在不同特征图组之间实现特征图注意力。通过引入新的基数（radix）超参数，扩展了特征图分组的数量，提高了模型的表示能力。

Input r），这些输入的特征维度为 (h,w,c)，其中 h 和 w 分别表示特征图的高度和宽度，c 表示通道数。拼接后的特征图通过全局池化（Global pooling）操作，将其空间维度（即 h 和 w）压缩为一个单一的值，得到一个维度为 (c′,) 的向量。聚合后的特征图通过全局池化（Global pooling）操作，将其空间维度（即 h 和 w）压缩为一个单一的值，得到一个维度为 (c,) 的向量。Softmax 操作将这些特征向量转换为概率分布，表示每个特征的重要性。

原理：将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中，低成本生成平衡数据。适用场景：小目标（如车辆、船只）或极端稀疏类别（如灾害损毁区域）。PyTorch 实现：2. 自监督预训练（Self-Supervised Pretraining）原理：利用无标签数据预训练模型，增强特征提取能力，缓解小样本学习压力。适用场景：标注成本高、有大量未标注遥感数据的场景。工具推荐：使用 库实现自监督对比学习：3. 动态类别权重（Class-Balanced Loss）原理：根据每个 batch 的实时类别分布

三者结合，可显著缓解影响。在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，小尺寸图像训练会放大样本不均衡问题，但通过。

遥感深度学习基础

【代码】CBAM-2018学习笔记。

卷积计算公式

注意力机制#多尺度特征表示。

超参数

【代码】3D滤波器处理遥感tif图像。

【代码】3DGabor滤波器实现人脸特征提取。

中文翻译：[2] 杨, H. L., 元, J., 肺加, D., 拉弗迪埃, M., 罗斯, A., & 巴哈杜里, B. (2018). 使用卷积神经网络进行大规模建筑提取：美国的制图. IEEE 选题应用地球观测与遥感杂志, 11(8), 2600-2614.中文翻译：[6] 阿尔谢赫, R., 马尔普, P. R., 伍恩, W. L., & 穆拉, M. D. (2017). 使用卷积神经网络同时提取遥感图像中的道路和建筑. ISPRS 摄影测量与遥感杂志, 130, 139-149.

中文翻译：[5] 马, L., 刘, Y., 张, X., 叶, Y., 阴, G., 和 约翰逊, B. A., “遥感应用中的深度学习：元分析与综述,” ISPRS 摄影测量与遥感杂志, 卷 152, 页码 166–177, 2019年6月.中文翻译：[40] 俞, S.-H., 崔, H., 丁, J., 金, H., 金, S., 和 俞, K.-J., “探索用于弱监督语义分割的像素级自监督,” 2021年, arXiv:2112.05351.

地球化学异常识别中稳健特征提取的堆叠卷积去噪自编码器Yihui Xiong1 · Renguang Zuo1摘要深度神经网络在支持多变量地球化学异常识别的学习高级表示方面表现非常出色。地球化学勘探数据通常包含一定比例的大变化和缺失值，这促使我们构建一个优化的网络架构来处理这些数据。我们的方法采用了堆叠卷积去噪自编码器（SCDAE）来提取稳健特征，并降低了对部分损坏数据的敏感性，即部分缺失的输入数据。通过试错实验优化了SCDAE参数，包括网络深度、卷积层数、卷积核数量和卷积核大小。然后在一个案例研究中，

1. 2. （后续继续添加。。。。。

对硬件要求较高。

详细内容： https://github.com/vietanhdev/anylabeling

详细信息： https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling

详细内容见： https://github.com/wkentaro/labelme?tab=readme-ov-file

详细内容见：https://github.com/HumanSignal/labelImg

M是用于分解频率谱的滤波器数量，N是带有权重的查询数量，用于映射输入特征图。图片中还提到，L1至L4的起始层使用了步长为2的卷积操作，这使得特征图的尺寸在每个阶段开始时减半，从而允许网络在保持计算效率的同时提取更深层次的特征。这些数据集涵盖了不同的空间分辨率和成像传感器，以及不同的地理位置，为MSFTrans模型的训练和评估提供了多样化的数据支持。在进入ResNet编码器之前，输入图像首先经过三个连续的3x3x64卷积层，每个卷积层后面跟着一个3x3的池化层（pool），用于降低特征图的尺寸。

【代码】PyTorch库自定义调用Gabor filters。

选择与常用GIS软件兼容的格式，如Shapefile（SHP）和GeoJSON，以确保数据可以被不同的GIS软件读取和处理。：对于需要高精度数据的应用，选择无损压缩或无压缩的格式，如PNG或GeoTIFF。：如果数据将用于网络地图服务，选择适合网络传输的格式，如MBTiles或KML。：选择与平台无关的格式，如HDF5，以确保数据可以在不同的操作系统中使用。：如果需要存储大量的元数据，选择支持丰富元数据集的格式，如HDF5。：如果数据需要与其他组织或系统交换，选择通用的或对方支持的格式。

Pysptools是一个功能强大的高光谱数据处理库，适用于从预处理到分析和可视化的各个环节。通过使用Pysptools，用户可以方便地进行高光谱数据的端元提取、分类、混合像元分解等任务，并生成相应的可视化结果。

Py6s是一个强大的工具，用于大气辐射传输模拟和卫星遥感数据的大气校正。通过设置不同的参数，可以模拟不同条件下的大气辐射传输过程，并获取相关的辐射参数。这对于遥感数据的预处理和分析非常有用。

rioxarray是一个非常强大的工具，适用于处理和分析地理空间栅格数据。结合了xarray和rasterio的优点，提供了丰富的功能和简洁的 API，使得处理栅格数据变得更加高效和便捷。无论是简单的数据读取和写入，还是复杂的数据处理和分析，rioxarray都能胜任。

gdal库是一个功能强大的工具，适用于处理地理空间数据。通过 Python 的gdal绑定，开发者可以在 Python 环境中轻松地读取、写入、转换和处理栅格和矢量数据。无论是进行简单的数据读取，还是复杂的图像处理和分析，gdal库都能提供强大的支持。

rasterio是一个功能强大的库，适用于处理各种地理空间栅格数据。提供了简单易用的API，使得读取、写入、变换和分析栅格数据变得非常方便。无论是处理遥感影像、地形数据还是其他类型的栅格数据，rasterio都是一个不可或缺的工具。

geopandas是一个功能强大的库，用于处理和分析地理空间数据。提供了丰富的函数和方法，使得地理数据的读取、处理、分析和可视化变得更加简单和高效。通过掌握这些函数和方法，可以轻松地进行地理数据分析和地理信息系统（GIS）相关的任务。

Bokeh 是一个功能强大且灵活的 Python 库，适用于创建各种类型的交互式数据可视化。无论是简单的图表还是复杂的仪表板，Bokeh 都能提供丰富的工具和功能来满足的需求。通过 Bokeh Server，还可以创建动态的、实时的 Web 应用程序，进一步扩展了其应用范围。

Spectral库是一个功能强大的光谱数据处理和分析工具，适用于多种科学研究和工程应用。提供了丰富的功能，包括光谱数据的读取、处理、分析和可视化。通过使用Spectral库，可以更高效地处理和分析光谱数据，从而获得有价值的科学结论。

Spectral库是一个功能强大的光谱数据处理和分析工具，适用于多种科学研究和工程应用。提供了丰富的功能，包括光谱数据的读取、处理、分析和可视化。通过使用Spectral库，可以更高效地处理和分析光谱数据，从而获得有价值的科学结论。

适合处理小型到中型的 XML 文档，易于使用，是 Python 标准库的一部分。lxml：适合处理大型 XML 文档，性能更好，支持更丰富的 XPath 功能，但需要额外安装。

【代码】和遥感领域有关的python库的详细介绍。

【代码】Multimodal Fusion Transformer for Remote Sensing Image Classification论文代码详解。