1.首先獲得研究區域的矢量數據 2.根據划分區域的大小選定路網,此次划分選取的是openstreetmap下載下來的路網,然后利用屬性表篩選,選擇“highway”屬性值為“primary”,“primary_ink”, "secondary","secondary_link" 3.由於道路 ...
好久沒有更新了,近期做了一個工作,就是用深度學習方法來自動提取高分辨率遙感影像上的道路網絡, 年的時候都是用的什么SVM,什么增強線性指數等 手工設計的線性目標增強特征,然后去提取道路,那些個東西說白了,沒啥用,在一個小區域可能做的有那么點效果,但是換一個場景,立馬就沒了,沒有任何普適性 可言,之前用深度學習方法做過高分辨率影像變化監測工作,這一次,我重新把網絡進行了設計,用於提取道路網絡,最終 ...
2020-03-05 20:25 0 1951 推薦指數:
1.首先獲得研究區域的矢量數據 2.根據划分區域的大小選定路網,此次划分選取的是openstreetmap下載下來的路網,然后利用屬性表篩選,選擇“highway”屬性值為“primary”,“primary_ink”, "secondary","secondary_link" 3.由於道路 ...
歡迎關注各平台通用賬號:一個有趣的靈魂W 道路網數據來源自OpenStreetMap(OSM),數據主要由公戶共享而成。 OSM是一款由網絡大眾共同打造的免費開源、可編輯的地圖服務。OpenStreetMap它是利用公眾集體的力量和無償的貢獻來改善地圖相關的地理數據。OSM是非 ...
摘要-本文使用深度學習的方法在大規模MIMO網絡的下行鏈路中執行max-min和max-prod功率分配。更確切地說,與傳統的面向優化的方法相比,訓練深度神經網絡來學習用戶設備(UE)的位置和最優功率分配策略之間的映射,然后用於預測新的UE集合的功率分配曲線。與傳統的優化定向方法相比,使用深度學習 ...
全平台通用名:一個有趣的靈魂W 道路網數據來源自OpenStreetMap(OSM),數據主要由公戶 ...
轉自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近來在同時做一個應用深度學習解決淘寶商品的類目預測問題的項目,恰好碩士畢業時論文題目便是文本分類問題,趁此機會總結下文本分類領域特別是應用深度學習解決文本分類的相關的思路、做法和部分實踐的經驗。 業務 ...
)的興起,靈活的計算存儲分離架構大行其道。在此背景下,用戶在雲上訓練大規模深度學習模型引發的數據緩存需求 ...
用深度學習(CNN RNN Attention)解決大規模文本分類問題 - 綜述和實踐 ...
又來了博客更新時候,好久沒有更新了,最近忙於把之前的Deep learning 代碼進行打包,封裝測試,故沒有更新。這一次我們講一下比較基礎,也比較重要的遙感圖像樣本增強。 ...