目录 1.基本介绍 2.模型 3.优缺点/其他 参考 1.基本介绍 DCGAN是生成对抗网络GAN中一种常见的模型结构.其中的生成器和判别器都是神经网络模型. GAN是一种生成式对抗网络,即通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型.所谓的对抗,指的是生成网络和判别网络的互相对抗.生成网络尽可能生成逼真样本,判别网络则尽可能去判别该样本是真实样本,还是生成的假样本. 优化目标函数为:\[min_{G} max_{D} V(D,G) = min_{G} max_{D} E_{x~P_{data}(

空间插值一般都会用到IInterPolationOP接口等 首先是通过图层的名称获取图层的方法: private ILayer GetLayerByName(string name)        {            ILayer layer = null;            for (int i = 0; i < axmapcontrol.Map.LayerCount; i++)            {                if (name == axmapcontrol

空间插值技术应用必读论文---P. Goovaerts, Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 2000, 113-129. 本博文从研究意义.研究区及预处理.所使用的插值方法以及对插值方法的评价这四个角度对该文进行了详细评述,并分析了该文的一些不足. 1内容评述 该文利用三种以高程作为辅助信息的

ArcGIS案例学习笔记2_2_txt/excel空间可视化和空间插值 计划时间:第二天下午 教程:pdf page=337 数据:chapter8/ex4 方法: 1.加载xy.txt和gdp.txt文本文档 2.xy图层/右键/显示XY 3.连接GDP 4.加载边界gdp.mdb/bound 5.设置环境(处理范围=bound,像元大小=500,掩膜=bound) 6.插值:sa工具箱/插值分析/克里金,反距离权重,地形转栅格 结果: 补充: 克里金:数学家 反距离权重,IDW Y = a*

1 前言 这期博主将根据示例大概讲一下插值分析. 2 问题阐述 根据要求,完成以下操作: (1)请就以上条件确定此地区适合X的生活范围,并制作专题图.专题图内容要求以地形和水系作为背景,且给出适宜区域面积(投影面积即可). (2)根据location数据统计该只鸟在2012年5月到2012年11月份的飞行里程. (3)自1990年以来,该地加强了对其保护,其数量逐年增长,作折线图说明. 3大概思路 用[反距离权重法]对温度,降水量进行插值,用[重分类]对各因素适合区域进行提取,用[栅格计算器]进

基于空间自相关,R语言克里金插值 library(gstat) Warning message: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : EOF within quoted string library(sp) data(meuse) head(meuse) x y cadmium copper lead zinc elev dist om ffreq soil lime landuse 1

转自 基于GDAL的栅格图像空间插值预处理——C语言版 基于GDAL的栅格图像预处理 前言 栅格数据和矢量数据构成空间数据的主要来源,怎样以开源方式读取并处理这些空间数据?目前有多种开源支持包,这里只介绍GDAL包.GDAL包的优点是支持库简洁.支持栅格和矢量.与多种开发平台结合.OpenGis方式读取空间数据,有利于自己编写程序进行图像预处理和智能识别等等,比如:遥感影像的降噪.锐化:红外图像的林火识别:工厂监控视频识别等等.本文中利用GDAL包读取高程栅格DEM,并添加气象自动站点的数据,进

前言 leaflet 入门开发系列环境知识点了解: leaflet api文档介绍,详细介绍 leaflet 每个类的函数以及属性等等 leaflet 在线例子 leaflet 插件,leaflet 的插件库,非常有用 内容概览 leaflet 实现克里金插值功能源代码 demo 下载 本篇 demo 利用 leaflet api 结合 kriging 实现克里金插值功能,效果图如下: 实现思路kriging 渲染空间插值在容器 canvas,然后 canvas 容器以图片图层形式叠加在 lea

现有基于矢量图形的骨架线提取方法主要包括数据预处理.基于约束 Delauny 三角剖分的骨架线结点生成和骨架线的连接 3 个过程,上述过程都可利用现有 GIS 系统的数据处理.空间分析和建模功能实现.ZTMap 系统不仅提供基础的数据处理.分析和制图功能,而且提供脚本编程批处理.空间分析和建模功能,这些优势都为降低开发成本和实现难度提供了充分的技术条件.本文从 GIS 空间分析的视角,提出一种基于 GIS空间分析的复杂多边形骨架线提取方法.采用 Python 面向对象编程语言结合 ZTMap 系

GIS基本概念,空间分析 一.GIS基本概念 1.1 要素模型(Feature) 1.2 矢量数据 1.3 空间分析 1.3.1 空间查询和空间量算 1.3.2 缓冲区分析 1.3.3 叠加分析 1.3.4 网络分析 1.3.5 空间插值 二.空间分析 2.1空间分析-空间信息的测量:求对象的长度.面积.周长. 2.2 空间分析-网络分析: 2.3 空间分析-空间统计分析:插值.趋势分析.结构分析: 原文地址.作者信息 一.GIS基本概念 1.1 要素模型(Feature) 要素是GeoTool

生成对抗网络(GANs)被誉为生成艺术领域的下一纪元,这是有充分理由的.新技术一直是艺术的驱动因素,从颜料的发明到照相机再到Photoshop-GAN是自然而然的.例如,考虑下面的图片,由埃尔加马勒发表在2017年的论文. 如果你不熟悉GAN,那么本文将简要介绍训练过程.简而言之,GAN将随机噪声作为输入,并且产生的输出与真实数据是无法区分的(如果训练顺利的话),其中真实数据几乎可以是任何东西(一组抽象绘画,名人头像照片,手写数字等) ). 在GAN文献中,与之前的变分自编码器一样,输入值常常与

本文转载自:魔图互联.欢迎访问网站查看详细教程:Tensorflow(pytorch)系列教程 生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一.本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文,这些论文详细介绍了 GAN,以及了解最新技术的基础. 目录: DCGAN Improved Techniques for Training GANs Conditional GANs Progressively Growing GANs BigGAN StyleGAN CycleGAN Pix2Pix Sta

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用

渐进式增长生成对抗网络(PGGAN) 使用 TensorFlow和 TensorFlow Hub( TFHUB)构建渐进式增长生成对抗网络( Progressive GAN, PGGAN或 PROGAN)--一种能够生成全高清的具有照片级真实感图像的前沿技术.这项技术在顶级机器学习会议ICLR2018上提出时引起了轰动,以至于谷歌立即将其整合为 TensorFlow Hub中的几个模型之一.这项技术被深度学习的鼻祖之一 Yoshua Bengio称赞为"好得令人难以置信",在其发布后,

IDW——空间插值 IDW(Inverse Distance Weighted)是一种常用而简便的空间插值方法,它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均,离插值点越近的样本点赋予的权重越大. 设平面上分布一系列离散点,已知其坐标和值为Xi,Yi, Zi (i =1,2,…,n)通过距离加权值求z 点值,则z值见右上图公式. IDW通过对邻近区域的每个采样点值平均运算获得内插单元.这一方法要求离散点均匀分布,并且密度程度足以满足在分析中反映局部表面变化. IDW在ArcGIS里具体实现过程:

之前写过一篇博客,OpenGL管线(用经典管线代说着色器内部),说的主要是OpenGL的经典管线.大家都知道,现代OpenGL已经弃用(从OpenGL 3.0开始)经典管线功能(glBegin,变换矩阵,光照,雾,纹理坐标自动生成,等),这些功能可以在需要时由着色器实现.现代OpenGL分为core profile和compatibility profile两个版本(文献[1]Appendix D p682),core profile不包含任何弃用功能,而compatibility profil

3 - F 3map:行星地球项目由3map驱动,这是一个自由软件,由Telstra宽带基金会创建并支持,提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球. Amein!:其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件,同时也编写了它的项目文件,转换了它的许多实例. APR Parser:与ArcView协同工作,引导包含了众多项目.表单.视图等的海量文件获取和存放.由于获取的复杂性,几乎不可能

3map:行星地球项目由3map驱动,这是一个自由软件,由Telstra宽带基金会创建并支持,提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球. Amein!:其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件,同时也编写了它的项目文件,转换了它的许多实例. APR Parser:与ArcView协同工作,引导包含了众多项目.表单.视图等的海量文件获取和存放.由于获取的复杂性,几乎不可能看到这些表单

说来惭愧,很久没有更新自己的博客了.期间个人生活经历了很多变故,心理上的打击尤甚.加之没有取得好的科研成果,痛定思痛,还是下苦功夫多多学习. 最近对比验证各种方法的插值精度,用到了R语言地统计学包,由于没有中文文档,故自己干脆将其翻译了出来.欢迎转载引用,但请注明出处http://www.cnblogs.com/jingnianq/p/6606159.html . geoR : 地学统计学数据分析包 简明文档 翻译:jqrneu@163.com Paulo J. Ribeiro Jr. & Pe

近日,期刊平台 Distill 发布了谷歌研究人员的一篇文章,介绍一个适用于神经网络可视化和风格迁移的强大工具:可微图像参数化.这篇文章从多个方面介绍了该工具. 图像分类神经网络拥有卓越的图像生成能力.DeepDream [1].风格迁移 [2] 和特征可视化 [3] 等技术利用这种能力作为探索神经网络内部原理的强大工具,并基于神经网络把艺术创作推进了一小步. 所有这些技术基本上以相同的方式工作.计算机视觉领域使用的神经网络拥有图像的丰富内部表征.我们可以使用该表征描述我们希望图像具备的特性(如

ArcGIS案例学习笔记2_2 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#qq.com 时间:第二天下午 2018年8月12日 案例1:模型构建器,山顶点提取 背景:数据量大,工程大 目的:自动化,批处理,定制业务流程,不写程序 教程:Pdf/343 数据:chap8/ex5 建模过程 模型运行界面 模型运行结果: 案例2:txt/excel空间可视化和空间插值 教程:pdf337 数据:chapter8/ex4 方法: 1.加载xy.txt和gdp.txt文本文档 2