大量神奇图片

1、一定要聚精会神地盯着中央的十字看,你会发现,周围紫色的圆点渐渐淡下来,甚至消失。最后只剩下一个绿色的圆点在那里转?



2、柱子是圆的还是方的?



3、那个女人是真实的还是拼图里的?



4、狮子在哪里?



5、十二个人还是十三个人?



6、奇妙的高空作业



7、其实线是直的



8、螺旋?同心圆?



9、黄色的小圆



10、盯住中间的色团,它回慢慢消失



11、眼光注视哪一块,哪一块就会停止



12、



13、



14、



15、看清楚了吗,画中有何内情?没错,鸽子组成的“love”隐藏其中。



16、能否看出雪山上神秘的大灰狼头像?是大自然的鬼斧神工产生如此令人惊叹的图象,还是数码科技的杰作呢……



17、裸体女子,看起来像不像呢?



18、这个没什么特别吗?不不不,注意图片右上方的树木……



19、你看到很多鹰的头像?没错,是很多。那么,你看到中间骑马的印第安人了吗?



20、图中棕色的马为何要回头看呢?原来他发现周围有很多老人在朝他微笑。你看到了吗?



21、熊终于已经走远了!松口气先。且住!仔细看看左边林中还藏着什么?天呐,还有一只大熊正“熊”视眈腕的看着我们!



22、奔驰的俊马中有一只血红色的鹰,这需要你认真瞧瞧……



23、我能一眼看出图中的树下有一男一女两个头像!呵呵,没错。再仔细看看这些树支是如何组成这幅奇特的图片的吧。



24、神奇图片[按ctri+a]

 

25、现在,请你起立,往后走三到五步……突然间,他们交换位置了!!

 


26、这张图片的秘密,回帖便知!!!


 
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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