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deeplab_v3-master

于 2018-09-18 发布文件大小:979KB

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代码说明：

训练了一个CNN模型用于土地资源分类，适用于遥感图像(A CNN model is trained for land use classification and is suitable for remote sensing images.)

文件列表：

deeplab_v3-master, 0 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\.idea, 0 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\.idea\vcs.xml, 180 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\README.md, 1039 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\global_config.py, 302 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\net, 0 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\net\__init__.py, 0 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\net\deeplab_v3.py, 2624 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\net\model.py, 2348 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\net\resnet, 0 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\net\resnet\__init__.py, 0 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\net\resnet\resnet_utils.py, 10744 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\net\resnet\resnet_v2.py, 16300 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\predict.py, 3642 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\preprocess.py, 6551 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\sample_image, 0 , 2018-05-10
deeplab_v3-master\sample_image\loss&acc.png, 241163 , 2018-05-10

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基于边缘特征的图像配准算法源码基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域：（1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究；（2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合；（3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等；（4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等；（5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。(Image registration is a fundamental problem in image processing, which is a process to match two or more images of the same scene taken at different times, from different viewpoints, or by different sensors. Image registration is an important technique for a great variety of applications such as medical image analysis, computer vision, remote image data analysis, image information fusion, and the recovery of the 3–D characteristics of a scene.)

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