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E3S网页汇编
卷积3102021
年度国际科学会议“空间数据:科学、研究和技术2021 |
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文章号 | 02001 | |
页数 | 11 | |
段内 | 收集开发分析保护空间数据地理信息学数据挖掘 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202131002001 | |
在线发布 | 2021年10月15日 |
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31002001(2021)
贪心中心:人造神经网络培训卫星图像自适应采样法
莫斯科州立大地测量学大学
*对应作者 :gvozdev@miigaik.ru
卫星图象许多重要特征之一就是大片图像量级超出现代GPGPU全尺寸训练神经网络的能力另一方面,卫星图像往往有限提供此外,兴趣对象往往构成全数据集小分数这就需要样本提取和增强方法专用于卫星图像高度旋转并反射垂直或横向轴论文建议用域不可知法提取并增强样本方法对特定主题区采用基于特定域生成图像重要域与微小贪婪解决方案和更先进随机优化方法形成对比的是,拟议方法设计侧重于最大限度地实现分步进度这使性能相当好,即使没有低级优化而无重大质量损耗使用广知开源软件库很容易实现
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