Large-Scale Oil Palm Tree Detection from High-Resolution Satellite Images Using Two-Stage Convolutional Neural Networks（worldview油棕树检测）
不是目标检测也不是语义分割，两步CNN指的是，采集的数据是一堆点，以点为中心的65*65和17*17图像范围大小来判断这个点是否是油棕树。第一步就是判断65*65的范围是否为（油棕树植被群，其他植被/空地，不透水面/云），第二步判断17*17的范围是否为（油棕树，背景，其他植被/空地，不透水面/云）。两步结果都是油棕树的话就认为这个点是油棕树。
预测时对整幅影像滑动窗口，有重叠，再对最后的点结果最小距离分析，融合对同一棵树的多个预测点。
训练数据17000个点，验证数据3000个点。
最后比较了不同CNN模型（AlexNet，LeNet，VGG19）和不同机器学习方法（RF，SVM，ANN）的组合，证明了本方法的优越性。
Large-Scale Oil Palm Tree Detection from High-Resolution Satellite Images Using Two-Stage Convolutional Neural Networks（worldview油棕树检测）的更多相关文章
- tensorfolw配置过程中遇到的一些问题及其解决过程的记录（配置SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real-Time Object Detection for Autonomous Driving）
今天看到一篇关于检测的论文<SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real- ...
- 课程四(Convolutional Neural Networks)，第三 周（Object detection） —— 2.Programming assignments：Car detection with YOLOv2
Autonomous driving - Car detection Welcome to your week 3 programming assignment. You will learn abo ...
- Coursera, Deep Learning 4, Convolutional Neural Networks, week3, Object detection
学习目标 Understand the challenges of Object Localization, Object Detection and Landmark Finding Underst ...
- 课程四(Convolutional Neural Networks)，第三 周（Object detection） —— 1.Practice questions：Detection algorithms
[解释] tree的两个bounding boxes 都要保留,因为交并比小于0.5:car 0.73保留:pedestrain 0.98保留:motorcycle 0.58保留.一共5个. [解释] ...
- 课程四(Convolutional Neural Networks)，第三 周（Object detection） —— 0.Learning Goals
Learning Goals: Understand the challenges of Object Localization, Object Detection and Landmark Find ...
- [C4W3] Convolutional Neural Networks - Object detection
第三周 目标检测(Object detection) 目标定位(Object localization) 大家好,欢迎回来,这一周我们学习的主要内容是对象检测,它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向, ...
- Detection of Glacier Calving Margins with Convolutional Neural Networks: A Case Study
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
- 大规模视觉识别挑战赛ILSVRC2015各团队结果和方法 Large Scale Visual Recognition Challenge 2015
Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in thi ...
- Image splicing forgery detection combining coarse to refined convolutional neural network and adaptive clustering
粗到精的卷积神经网络与自适应聚类相结合的图像拼接篡改检测 研究方向:图像篡改检测 论文出处:ELSEVIER A类 学校:西安电子科技大学网络工程学院.重庆邮电大学计算机科学与技术学院 关键字:Spl ...
随机推荐
- ADO.NET 八（一个例子）
可视化方式绑定 DataGridView 控件(写的不详细,结合上一篇) 使用可视化数据绑定方式可以快速完成将数据表中的数据显示在 DataGridView 控件中的操作,并可以很容易地对绑定列的属性 ...
- Qt QListWidget
以下代码是 List Widget 添加数据项的代码,一般放在构造函数即可. /*********************添加数据项*********************/ QIcon icon1 ...
- springboot整合tkmybatis
tkmybatis是什么? tkmybatis是为了简化mybatis单表的增删改查而诞生的,极其方便的使用MyBatis单表的增删改查,在使用mybatis单表增删改查时,可以直接调用tkmybat ...
- 操作系统systemctl命令
目录 预热 管理单个 unit 查看系统上的 unit 管理不同的操作环境(target unit) 检查 unit 之间的依赖性 相关的目录和文件 systemctl daemon-reload 子 ...
- laravel——表操作集成操作
背景:通过判断不同的请求参数,返回不同的需要的数据 一.准备工作: 数据库新建一个表 DROP TABLE IF EXISTS `tb_category2`; CREATE TABLE IF NOT ...
- Dubbo 高级特性实践-泛化调用
引言 当后端Java服务用Dubbo协议作为RPC方案的基础,但部分消费方是前端Restful的PHP服务,不能直接调用,于是在中间架设了Router服务提供统一的基于HTTP的后端调用入口. 而Ro ...
- uc/xi
一个较为通用的定义为:嵌入式系统是对对象进行自动控制而使其具有智能化并可嵌入对象体系统中的专用计算机系统. 实时性:目前,嵌入式系统广泛应用于生产过程控制.数据采集.传输通信等场合,这些应用的共同特点 ...
- java sql: PrepareStatement
参见菜鸟教程:JDBC 使用说明 增删改查: public class DbUtil { public static final String URL = "jdbc:mysql://loc ...
- [极客-Linux] 05 系统调用
分配内存的系统调用 1)brk 小内存 2)mmap 大内存 sigaction 注册信号处理函数 进程间通信: 1)消息队列,在内核中,msgget 创建 2)共享内存,shmget 内核源代码 ...
- jenkins安装和简单部署
jenkins安装和简单部署 jenkins历史 jenkins是一款非常好用的团队CI(Continuous Integration)工具.它可以使你的构建,集成,发布,开发流程自动化.减轻各个环节 ...