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2019年5月9日

Hyperspectral Image Classification Using Similarity Measurements-Based Deep Recurrent Neural Networks

摘要：用RNN来做像素分类，输入是一系列相近的像素，长度人为指定为l，相近是利用像素相似度或是范围相似度得到的，计算个欧氏距离或是SAM。数据是两个高光谱数据 1、Pavia University，Reflective Optics System Imaging Spectrometer (ROSIS) 阅读全文

posted @ 2019-05-09 17:18 tccbj 阅读(310) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Detection of Glacier Calving Margins with Convolutional Neural Networks: A Case Study

摘要：利用Unet结构对landsat数据进行冰川裂缝提取，结构如下：训练集很小只有123张152*240图片阅读全文

posted @ 2019-05-09 16:24 tccbj 阅读(167) 评论(2) 推荐(0) 编辑

Dense Semantic Labeling with Atrous Spatial Pyramid Pooling and Decoder for High-Resolution Remote Sensing Imagery（高分辨率语义分割）

摘要：对 Potsdam and Vaihingen 公开数据集进行处理，得到了SOTA的结果，超越DeepLab_v3+，提出的网络结构如下：结合了ASPP和FCN，UNet 阅读全文

posted @ 2019-05-09 15:34 tccbj 阅读(451) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Clouds Classification from Sentinel-2 Imagery with Deep Residual Learning and Semantic Image Segmentation

摘要：哨兵2号云检测的语义分割，提出了CloudNet，不使用池化和上采样操作，从头到尾保持原图大小，中间每个块使用ASPP和残差连接，网络结构如下比较了CNN, FCN, DeeplabV3+，效果都没CloudNet好，效果最好的层数是12，分支是8个阅读全文

posted @ 2019-05-09 11:28 tccbj 阅读(273) 评论(0) 推荐(0) 编辑