遥感识别6——模型优化

最新推荐文章于 2025-03-24 10:46:48 发布
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#深度学习

本文探讨了遥感图像识别中深度学习模型的优化策略，包括参数调优、数据增强和网络结构改进等方面，旨在提高模型的精度和效率。

模型优化

基于深度学习的人类行为识别及模型优化方法
斌擎科技
05-19 404
在本篇博客中，我们详细介绍了如何使用深度学习识别人类行为。我们首先处理了UCI HAR数据集，并使用卷积神经网络和长短时记忆网络构建了一个深度学习模型。接下来，我们训练并评估了模型的性能。最后，我们探讨了一些模型优化策略，包括调整超参数、使用数据增强和学习率衰减。这些优化策略可以帮助我们提高模型的性能，但请注意，实际应用中可能需要进一步调整这些策略和参数以获得最佳效果。此外，我们仅使用了一种深度学习方法。实际上，还有许多其他方法可以用于人类行为识别，如一维卷积神经网络、时间卷积网络等。
遥感识别5——模型训练
xiaotiig的博客
12-06 2537
模型训练
模型优化的实例分析：在图像识别和自然语言处理中的应用
AI天才研究院
12-27 504
1.背景介绍 图像识别和自然语言处理(NLP)是人工智能领域的两个核心技术，它们在现实生活中的应用非常广泛。图像识别涉及到计算机对于图像中的物体、场景和动作进行识别和分类，而自然语言处理则涉及到计算机对于人类语言的理解和生成。 随着深度学习技术的发展，图像识别和自然语言处理的性能得到了显著提高。然而，随着模型的复杂性和数据规模的增加，计算开销也随之增加，这导致了模型优化的紧迫性。模型优化的目标...
遥感大模型汇总
shenfenxihuan的博客
02-05 7969
简介：提出了一种称为RingMo-SAM的多模态遥感图像分割的基础模型，它不仅可以分割光学和SAR遥感数据中的任何内容，还可以识别对象类别。此外，它可以通过参考对象的空间坐标，在视觉上将其响应中的对象接地。提高了SAM在遥感图像上的分割准确性，凸显了 SAM 在遥感图像中部署的潜力，并减少了手动注释的需求。为了处理RS图像中的大尺寸和任意方向的物体，提出了一种新的旋转可变尺寸窗口注意力来取代变压器中原来的完全注意力，减少计算成本和内存占用，同时通过提取学习更好的对象表示来自生成的不同窗口的丰富上下文。
遥感视觉大模型综述（近万字长文，包括但不限于遥感领域）
qq_36101623的博客
11-28 8354
CLIP是一种基于对比学习的多模态模型，与CV中的一些对比学习方法如moco和simclr不同的是，CLIP的训练数据是文本-图像对：一张图像和它对应的文本描述，这里希望通过对比学习，模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。与其他自动编码器一样，本文的方法有一个编码器，可以提取掩码图像的隐藏表示，然后用于重建掩码区域的原始信号。虽然大多数基础模型都是为了有效地处理各种视觉任务的RGB图像而定制的，但在光谱数据方面的研究存在明显的差距，光谱数据为场景理解提供了有价值的信息，特别是在遥感(RS)应用中。
遥感识别11——遥感识别中的膨胀预测
xiaotiig的博客
01-06 2016
主要参考这个，接下来自己要实现一遍 遥感大图像深度学习忽略边缘（划窗）预测 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/158769096
遥感识别4——语义分割样本数据集制作
xiaotiig的博客
11-22 6716
语义分割样本制作1 labelme1.1 进行数据增强，得到预处理好要识别的影像1.2 确定解译标注1.3 envi软件裁剪出样本1.4 在labelme软件里进行标注2 利用arcgis进行遥感影像语义分割标注2.1 影像数据增强2.2 创建shp矢量面图层2.3 直接进行矢量化标注2.4 添加属性字段2.5 面转栅格2.6 进行样本的裁剪 1 labelme 直接使用labelme进行样本的制作 1.1 进行数据增强，得到预处理好要识别的影像 1.2 确定解译标注 1.3 envi软件裁剪出样本 1、打
遥感识别10——多波段遥感图像识别全流程（tf2.0）
xiaotiig的博客
01-06 3521
遥感图像识别步骤 1 明确任务 2 制作数据集arcgis,labelme 3 数据增强(拉伸) 4 模型构建 5 模型反向传播配置 6 模型训练 7 模型测试 8 模型优化 9 模型后处理 10 模型保存 11 模型预测 12 撰写报告 1 竞赛项目介绍 进行地物的10分类 算法大赛：2021全国数字生态创新大赛-智能算法赛-天池大赛-阿里云天池 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531860/introduction { 1: “耕地”, 2
遥感影像识别-训练策略
122&&113的博客
01-20 3500
1. 主动学习结合遥感影像识别 1.1 摘要 在传统的机器学习中，模型的准确度往往由已标记的数据样本规模所决定。但是在实际情况中，海量数据中往往只有极小部分获得了准确标记，而大部分数据未经标记，如果通过专业人员对数据逐个进行标记，将耗费大量的时间成本和经济成本。主动学习是从大量未标记的数据集中检索出最有用的未标记数据，交由专业人员进行标记，然后用该类样本来训练模型以期提高模型的准确率。 1.2 主动学习特点 主动学习作为机器学习中一个重要的领域，其主要特点是通过一定方法的检索，在未标记的数据集中检索出最有意
智能遥感新质生产力暨DeepSeek、Python、OpenCV驱动的空天地数据识别与计算及15个行业标杆案例
最新发布
weixin_48230888的博客
03-24 674
1.1 机器学习基础（1）监督学习（2）非监督学习（3）深度学习1.2 DeepSeek应用方法（1）DeepSeek 简介（2）DeepSeek 使用方法1.3 Python安装与用法（1）Python简介（2）Python的特点（3）Python的应用场景（4）安装 Python（7）创建第一个程序1.4 OpenCV安装与用法（1）OpenCV简介（2）OpenCV的特点（3）OpenCV的应用场景（4）图像的读取、显示与保存（5）图像的基本属性。
深度学习处理遥感影像入门教程
热门推荐
liguandong
03-16 2万+
这篇文章是武汉大学张良培教授的深度学习处理遥感影像处理的入门教程论文。Deep Learning forRemote Sensing DataLiangpei ZhangDL在RS领域有非常好的发展前景，传统方法人工提取特征，无法在discriminability和鲁棒性之间达到平衡。以场景识别为例, 在 DL 的帮助下, 场景可以通过利用低级特征捕获的局部空间安排和结构模式的变化来表示为酉变换,...
深度学习预备知识及遥感基础
m0_46602930的博客
03-17 807
领域鉴别分析（Domain Discriminant Analysis，DDA）是一种常用的数据降维和特征选择方法，可用于高光谱图形识别中提高分类精度。具体步骤如下：收集不同领域的高光谱数据。领域可以是不同的环境、不同的光线条件、不同的器材等等。对每个领域的数据进行预处理，包括去噪、正规化等操作。进行领域鉴别分析，将每个领域的数据降维到低维空间，并选择最能区分不同领域的特征。利用降维后的数据和选出的特征进行分类器的训练和测试，以验证分类精度是否提高。
图像识别算法优化：提升识别精度与速度
matlabgoodboy的博客
11-10 3561
是一个复杂而多维的任务，旨在提升识别的精度与速度。
逻辑回归在图像识别中的优化策略：如何提高识别速度
AI天才研究院
01-04 720
1.背景介绍 图像识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它通过对图像中的特征进行分析，从而识别出图像中的物体、场景或其他信息。随着数据量的增加和计算能力的提高，图像识别技术已经成为了现实生活中的一部分，例如人脸识别、自动驾驶、物体检测等。 逻辑回归是一种常用的机器学习算法，它通过最小化损失函数来找到一个超平面，将输入空间划分为多个类别。在图像识别任务中，逻辑回归可以用于二分类和多分类任务。然而...
遥感场景识别数据集（场景分类）
陨星落云的博客
11-22 1万+
场景识别数据（场景分类） 场景识别通常指对图像整体的常见语义分析和理解，是计算机视觉领域标志性任务之一，在对象识别的基础上，场景识别能够结合上下文信息，从而实现场景主要内容的精确识别。2006年以来，神经网络的学习习能力不断得到提升，训练上的困难不断被克服，以卷积神经网络(CNN)为主的高效率深度学习模型被越来越多的运用到遥感影像应用中。卷积神经网络是当下场景识别的主要手段，而一定规模的遥感影像样本数据集是模型训练的基础。因此，近年来众多科研机构、专家学者研制并发布了基于各类场景的遥感影像样本数据集。收集遥
FCN全卷积网络模型——高分辨率遥感影像地物识别
qq_41136551的博客
05-01 3515
FCN全卷积网络模型——遥感影像赤潮水体识别 原理 xxxxxxxx…（待完善） 操作空间 win10 1:Anaconda 3.0 2:Visual Studio 2013 3:caffe 4:python3.5 python接口配置 本人之前未曾进行过相关学习，搜索到https://blog.youkuaiyun.com/zb1165048017/article/details/52980102这篇blo...
如何优化你的图像分类模型效果？
AI 研习社的博客
05-27 1445
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Boost your Image Classification Model 作者 |Aditya Mishra 翻译 |MichaelChen 编辑 | 邓普斯•杰弗、咩咩咩鱼 原文链接： https://towardsdatascience.com/boost-your-image-classifier-e1cc7a5...
一文看懂深度学习模型的优化过程
Mrzhang
10-27 3060
github博客传送门 博客园传送门 本次分享的目的: 希望还不太了解模型是什么的伙伴对模型有一个概念,并和我一起做一个超浓缩版本的例子. 因为本次的目的是为了让大家了解模型是什么,因此有些地方是经过故意设置并修改(为了便于说明和减少本文章的篇幅设定).所以文章会有一些不严谨之处,还望大佬们见谅.请不要较真. 转载请注明出处,优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/zhangha...
打造自己的图像识别模型
没错我是程序猿
10-06 4288
实验三 打造自己的图像识别模型 实验编号：BQP-A-EasyHBase     实验类别       实验       实验学时       3.0        一、实验目的 通过之前对Mnist、CIFAR-10数据库的操作使得学生初步了解了Tensorflow中的数据读取原理以及图像识别模型构建的基本架构。本次实验通过对已经预训练好的ImageNet模型进行微调(Fine-une...
地理数据获取与遥感信息提取——武汉大学GIS课程
在遥感信息提取中，数据源的选择至关重要，因为不同的遥感平台（如卫星或无人机）和传感器（如可见光、红外或雷达）会提供不同类型的遥感数据，这些数据可用于识别地表特征、监测变化、评估环境状况等。例如，数字线...
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