Advertisement

武汉大学WHU-RS19深度学习数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
武汉大学WHU-RS19数据集是专为深度学习设计，涵盖广泛地物类型与复杂场景，适用于遥感图像解译研究，促进高性能算法开发。 Transferring Deep Convolutional Neural Networks for the Scene Classification of High-Resolution Remote Sensing Images 使用的数据源是 WHU-RS 数据集。该数据集是从 Google Earth 收集的，包含 950 幅大小为 600×600 像素的图像，并均匀分布在19个场景类别中。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 武汉大学WHU-RS19深度学习数据集
    优质
    武汉大学WHU-RS19数据集是一个专为促进深度学习在遥感图像解译领域发展而设计的研究资源。该数据集包含多种场景、高分辨率卫星影像及详细标注信息，旨在支持目标检测和分类等任务的算法开发与性能评估。 WHU-RS数据集是从Google Earth收集的一个新的公开可用的数据集[6]，包含950幅大小为600×600像素的图像，这些图像均匀分布在19个场景类别中。一些示例图例如下所示（此处省略具体图片引用）。可以看出，在某些类别的照明、尺度、分辨率和视角依赖外观的变化方面，该数据集比UCM数据集更为复杂。
     
  • 武汉大学WHU-RS19深度学习数据集
    优质
    武汉大学WHU-RS19数据集是专为深度学习设计，涵盖广泛地物类型与复杂场景，适用于遥感图像解译研究，促进高性能算法开发。 Transferring Deep Convolutional Neural Networks for the Scene Classification of High-Resolution Remote Sensing Images 使用的数据源是 WHU-RS 数据集。该数据集是从 Google Earth 收集的，包含 950 幅大小为 600×600 像素的图像，并均匀分布在19个场景类别中。
     
  • WHU-RS19数据集修订版
    优质
    简介：WHU-RS19数据集修订版是对原WHU-RS19遥感图像分类数据集进行更新优化后的版本，新增了更多样化的样本与标签信息，进一步提高了数据集的实用性和广泛适用性。 WHU-RS19是从谷歌卫星影像上获取的包含19类遥感影像的数据集，适用于场景分类和检索任务。相关工作包括：G.-S. Xia, W. Yang, J. Delon, Y. Gousseau 和 H. Maitre 的 Structural high-resolution satellite image indexing 论文，在2010年维也纳召开的ISPRS百年纪念会议上发表。
     
  • 武汉大学矩阵分析练习题集
    优质
    《武汉大学矩阵分析练习题集》是一本针对学习矩阵理论与应用的学生设计的习题书籍，包含了丰富的例题和解答，旨在帮助读者深入理解和掌握矩阵分析的核心概念及技巧。 《矩阵分析习题集》涵盖了丰富的矩阵理论知识，并旨在帮助学习者深入理解核心概念。这些题目基于武汉大学出版社的经典教材并结合历年真题，具有很高的参考价值。 1. **Jordan标准形**：在矩阵论中，每个矩阵都可以通过相似变换转化为其特殊的Jordan标准形式，这种形式揭示了线性变换的性质。问题要求填写矩阵A-B的Jordan标准形，这需要对线性变换的理解和计算技巧。 2. **过渡矩阵**：过渡矩阵用于描述从一个基到另一个基的变化关系，题目询问是否可以将A视为V2中的过渡矩阵。要解决这类问题，理解过渡矩阵的概念及其性质是关键。 3. **度量矩阵**：在欧式空间中，度量矩阵定义了向量内积的规则。题目的问题是判断B能否被视为V2的度量矩阵，这需要考虑其对称性和正定性。 4. **基本运算与特性**：这部分包括了关于矩阵乘法、幂次、逆和特征值等基础概念的问题。例如，问题5探讨了使kA成为收敛矩阵的条件；而问题6则要求找出张量积AB的所有特征值。 5. **范数理论**：在矩阵分析中，范数用于衡量大小或规模的概念。题目要验证2-范数和Frobenius（F）- 范数是否满足作为矩阵规范的基本定义，并且它们与向量的2-范数相容。 6. **QR分解**：Householder变换是一种构造反射来实现矩阵QR分解的方法，问题要求用此方法对特定矩阵进行QR分解。这是数值线性代数的基础操作之一。 7. **Gerschgorin圆盘定理**：该理论提供了一种估计特征值范围的简便方式。题目需要利用这个定理解出并可视化地表示这些特征值。 8. **满秩分解、广义逆矩阵与线性方程组**：这部分涵盖了矩阵的秩，逆和非齐次线性方程组解的存在性和唯一性的讨论。问题要求使用广义逆来判断解是否存在，并找到极小范数解。 9. **对称变换及标准正交基**：在欧式空间中，对称变换的矩阵形式可以简化为一个以标准正交基表示的形式。题目询问如何构建这样的基础。 10. **线性变换的基本性质**：最后的问题涉及定义、证明和应用线性变换及其相关概念如对角化等。 此习题集涵盖了多个核心主题，包括但不限于基本矩阵运算、谱理论、矩阵分解方法以及数值技术，对于提高矩阵分析能力提供了极大的帮助。
     
  • MNIST深度学习数据集.zip
    优质
    本资源为MNIST手写数字深度学习数据集，包含大量标注的手写数字图像，适用于训练和测试各种机器学习模型。 深度学习常用的数据集包含7万张图片。其中6万张用于训练神经网络模型，1万张用于测试该模型。 每一张图片是一个28*28像素的手写数字图像（数字0到9），背景为黑色，用数值0表示；字体为白色，并且以介于0和1之间的浮点数来表示其亮度，值越接近1则表明颜色越白。
     
  • 武汉大学数据结构试题集（含答案）
    优质
    《武汉大学数据结构试题集（含答案）》汇集了武大数据结构课程历年的考试题目及解答，适合于学习和备考使用。 武汉大学提供了十套数据结构试题及答案，共计40页。这些资料适用于计算机学院、电子信息学院以及国际软件学院的学生进行复习参考。
     
  • 武汉大学遥感复习题
    优质
    《武汉大学遥感复习题》是一本针对武汉大学遥感科学与技术专业学生编写的复习资料，包含大量习题和解析，有助于深入理解和掌握相关知识。 遥感技术是一种综合探测手段，通过使用非接触式仪器从远处记录目标的电磁波特性，并进行分析以揭示物体特性和变化情况。这项技术被广泛应用于环境监测、资源勘探、灾害预警及气候变化研究等多个领域。 根据工作平台的不同，遥感可以分为地面遥感、航空遥感、航天遥感和航宇遥感等几类。其观测基础在于电磁能量的测量与分析，许多传感器用于捕捉反射太阳光的能量或地球自身发射出的电磁波信号。 遥感技术的核心包括数据获取、处理和应用三个方面。其中，数据获取涉及利用各种传感器收集地球表面信息；数据处理则指对这些原始数据进行解析并提取有用的信息；而最终的应用环节则是将分析结果应用于具体实践中，比如环境监测或灾害预警等场景中。 在实际操作过程中，遥感技术被广泛运用于大气、水资源及农业等多个领域。例如，在大气环境保护方面，它可以用来监测臭氧浓度和沙尘暴活动；而在水体管理上，则可用于识别水域变化与富营养化等问题。 分析遥感图像时需要关注其光谱特性和空间特征两个维度，并利用色调、阴影大小形状纹理图案位置组合等要素进行人工解译。此外还存在计算机非监督分类方法如聚类技术，以及植被指数计算等多种手段来提高数据处理效率和准确性。 全球定位系统（GPS）结合了人造卫星与无线电技术，在导航及定位服务方面发挥着重要作用，并且能够提供精确的地理位置、速度信息与时钟同步等功能。遥感技术作为3S体系中的一部分（即遥感RS，地理信息系统GIS以及全球定位系统GPS），在现代科技领域扮演着不可或缺的角色。 总之，作为一种先进的探测工具，遥感能够帮助我们更好地理解和管理地球环境与自然资源，在众多科学研究和实际应用场合下展现出巨大潜力。
     
  • 深度学习掌纹数据集data.zip
    优质
    本数据集depth_learning_palmprint_dataset包含大量高分辨率掌纹图像，旨在支持深度学习研究和算法开发，促进生物识别技术的进步。下载后请查阅readme文件获取使用指南。 深度学习掌纹库data.zip
     
  • 深度学习的数据集标注
    优质
    深度学习的数据集标注涉及为训练模型准备高质量数据的过程，包括图像分类、目标检测等多种任务，是提升AI应用准确性的关键步骤。 主要用于图像中的目标检测，能够快速准确地标记出目标的具体位置，方便用户进行训练和测试工作，大大减轻了人工标注的工作量。