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WHU-RS19数据集由武汉大学提供。

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简介：
将深度卷积神经网络应用于高分辨率图像场景分类，利用了来自WHU-RS数据集的数据源。该数据集，由Google Earth（Google Inc.）提供[6]，是一个新兴且公开可获取的资源，它包含950张分辨率为600×600像素的图像，这些图像被均匀地分配到19个不同的场景类别中。如图5所示，部分类别的图像在照明、尺度、分辨率以及视角依赖的外观变化方面存在显著差异，这使得它在复杂程度上超越了UCM数据集。

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  • 武汉大学WHU-RS19深度学习数据集
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    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
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    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
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    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。
     
  • 武汉大学数据结构试题集（含答案）
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    《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。
     
  • SIRI-WHU 数据集
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    SIRI-WHU数据集是由华中科技大学团队构建的一个大规模遥感图像理解数据集，旨在促进高性能卫星图像解析和地理信息提取的研究进展。 **SIRI-WHU遥感图像数据集详解** SIRI-WHU Data Set是由武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室（WHU）与智能信息处理研究所（SIRI）联合发布的一个大型数据集，专门用于遥感图像分类研究。此数据集中包含12种不同的类别，共有2400张高分辨率的.tif格式图像，每张图像是3通道的RGB彩色图像，并且尺寸统一为200像素乘以200像素。这样的设计使得该数据集非常适合于深度学习模型训练和评估，在遥感图像分析领域具有重要意义。 **遥感图像分类基础** 遥感图像分类是提取遥感信息的关键步骤，旨在将不同地物类型自动划分到预定义的类别中。在SIRI-WHU Data Set中的12个类别可能包括建筑物、道路、水体和农田等。此技术广泛应用于土地利用调查、城市规划、环境监测及灾害评估等领域。 **多通道图像理解** 每张SIRI-WHU Data Set中的图像有3个颜色通道，分别是红（R）、绿（G）和蓝（B）。在遥感领域，这些通道能够提供地表反射光谱的信息。通过分析不同波段的反射率，可以揭示出各种地理特征的特点。例如，在近红外波段下植被具有较高的反射强度；而水体则会在可见光及近红外波段内显示出强烈的吸收特性。因此，3通道图像数据为机器学习模型提供了丰富的特征信息，并有助于提高分类准确度。 **深度学习在遥感图像分析中的应用** 由于SIRI-WHU Data Set包含大量的标注样本，非常适合用于训练各种深度学习模型如卷积神经网络（CNN）。这些模型能够有效地提取局部视觉特征并通过多层非线性变换进行复杂模式识别。常见的深度学习架构如VGG、ResNet和Inception等已被成功应用于遥感图像分类任务中。 **数据集的处理与预处理** 在使用SIRI-WHU Data Set之前，通常需要执行一些初步的数据准备步骤，包括归一化操作、数据增强（例如翻转、旋转或缩放）以及对训练集、验证集和测试集进行划分。这些措施有助于提升模型泛化能力和评估效果。 **评估指标** 对于遥感图像分类任务来说，常用的评价标准包括准确率、精确度、召回率及F1得分等。此外，混淆矩阵也是一种重要的辅助工具，在类别不平衡的情况下尤其有用，能够提供更全面的性能分析。 **总结** SIRI-WHU Data Set作为一款专为遥感图像分类设计的数据集，提供了大量高质量样本资源，推动了该领域的深度学习研究进展。借助此数据集的帮助，研究人员可以构建并优化模型以提高自动化识别与分析能力，在实际应用中发挥重要作用。
     
  • 由 UCI 提供的糖尿病数据集
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    本数据集由UCI提供，专为糖尿病研究设计，包含大量患者健康记录，适用于预测模型和分类算法，助力医疗领域研究与应用。 使用逻辑回归模型对患有或未患糖尿病的个体数据进行预测分析。根据出现的症状，该模型可以大致预测一个人是否可能患上糖尿病以及其风险大小。目标是使模型准确率达到70%以上。 糖尿病（DM）是一种由多种因素引起的代谢综合征，通常由于胰岛素不足或功能障碍引起。胰岛素是由胰腺产生的激素，负责调节血糖水平；缺乏这种激素会导致葡萄糖代谢异常，从而引发糖尿病。其主要特征为持续的高血糖状态（即高血糖症）。根据病因和发病机制的不同，糖尿病可以分为以下几种类型： 1型糖尿病：由于免疫系统缺陷导致产生胰岛素的细胞被破坏，进而无法正常生成胰岛素。这种类型的糖尿病约占所有病例的5%到10%。 2型糖尿病：由身体对胰岛素抵抗或胰岛素分泌功能受损引起。这是最常见的形式，占到了大约90%的所有糖尿病患者。 妊娠期糖尿病：指在怀孕期间首次发现的葡萄糖耐量下降的情况，并且可能在分娩后消失或者持续存在。其具体原因尚不完全清楚。 其他类型：由遗传缺陷、药物使用或其它疾病所引发的各种类型的糖尿病。这些包括β细胞功能障碍，胰岛素作用问题；以及与胰腺外分泌疾病（如胰腺炎、肿瘤等）相关的各种情况；还有由于某些药物和化学制品的副作用导致的情况。
     
  • C#数据结构与算法（武汉大学）
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    C#数据结构与算法课程由武汉大学精心打造，旨在帮助学生掌握使用C#语言实现经典的数据结构和算法知识。通过本课程的学习，学员能够提升程序设计能力，并为解决复杂问题打下坚实的基础。 武汉大学的C#数据结构与算法课程讲解非常详细。
     
  • 武汉理工大学版数值分析复习提纲
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    《武汉理工大学版数值分析复习提纲》是为学习数值分析课程的学生量身定做的复习材料，内容覆盖了从基础知识到高级算法的应用，旨在帮助学生系统地掌握和理解数值分析的核心概念与方法。 数值分析复习提纲-武汉理工大学版带目录更正版，纯手打。
     
  • 武汉理工大学数据库实验报告
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    《武汉理工大学数据库实验报告》记录了学生在数据库课程中的实践操作和学习成果，涵盖数据建模、SQL查询及关系数据库管理系统应用等内容。 武汉理工大学计算机学院数据库实验报告中的源代码正确无误。
     
  • 武汉大学PPT模板合集11套.zip
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    本资源包含11套精心设计的PPT模板，适用于学术报告、课堂展示及各类会议演讲。所有模板均出自武汉大学师生之手，风格简洁大方，功能实用性强，能够有效提升演示文稿的专业度与视觉效果。下载后可用于个人学习和工作汇报等场景。 包含11套武汉大学PPT模板，适用于毕业设计答辩、项目汇报、报告制作、课程展示及活动宣传等多种场景。这些模板风格多样，一定可以找到符合需求的那一款！