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2019年5月14日
Evaluation of Sampling and Cross-Validation Tuning Strategies for Regional-Scale Machine Learning Classification
摘要: 比较了不同抽样方法(随机,分层等比随机,分层不等比随机,人为),不同交叉验证方法(k折,留一法,蒙特卡洛),不同样本范围大小的效果,最后都是用SVM分类 结果是k折验证最好,人为选择样本最差。小范围小样本的效果和分布广泛的样本的效果差不多,说明了如果取样困难,小样本也是能用的
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posted @ 2019-05-14 15:36 tccbj
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Automatic Annotation of Airborne Images by Label Propagation Based on a Bayesian-CRF Model
摘要: 贝叶斯+全连接条件场,无人机和航片数据,通过标注航片数据自动生成无人机标注数据,具体不懂
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posted @ 2019-05-14 15:11 tccbj
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Automatic Ship Detection in Optical Remote Sensing Images Based on Anomaly Detection and SPP-PCANet
摘要: 基于异常检测和 PCANet 的船舶目标检测 船舶检测会遇到三个问题: 1、船低对比度 2、海平面情况复杂 3、云,礁等错误检测 实验步骤: 1、预处理海陆边界,掩膜陆地 2、异常检测获得感兴趣区域,多变量高斯分布模型,比最大类间方差和迭代阈值分割效果好 3、PCANet 获得特征,后面接SPP,获
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posted @ 2019-05-14 15:10 tccbj
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