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卷积4052023
2023国际民用环境工程可持续技术会议 |
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文章号 | 04044 | |
页数 | 14 | |
段内 | 建设环境工程的可持续技术 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202340504044 | |
在线发布 | 2023年7月26日 |
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405044 (2023)
Fastai和卷积网络基于土地覆盖分类
一号Pimpri Chinchwad工程学院计算机工程系priya.surana0204@gmail.com
2计算机工程系PES现代工程学院Pune41005phulpagarbd@gmail.com
3计算机工程系D.Y.Patil理工学院Pune 411018pdatillune@gmail.com
*通信号priya.surana0204@gmail.comP.S)pdpatiljune@gmail.comP.P.
这项研究的主要目的是创建深学习模型,可精确地将卫星图像分类为预定义类别。实现此目标,我们开发出有效卫星图像分类方法,利用深学习和卷积神经网络提取特征模型训练使用由Planet实验室提供并贴标签的卫星图像数据集,该实验室专门探测各种类型土地覆盖物通过使用CNN算法,我们能够从卫星数据中自动提取特征,与其他图像分类算法相比,处理量相对微小。开发模型时,我们使用Fastai库,使我们能够快速和不费力实现图像分类任务最新结果
关键字 :行星/卫星图像分类/深学/卷积神经网络/特征提取/Fastai/ResNet50
必威西汉姆赞助2023年EDP科学出版
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