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农林业遥感图像分类研究[通俗易懂]

遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分,长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘,防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下,并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差,不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明,使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果,因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验,例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。这些框架在ImageNet,COCO,VOC等数据集上表现很好,但是由于遥感图像数据集相对于ImageNet,COCO等数据集,不仅检测对象相对较小而且可供学习的数据集样本较少,需要针对这一特点进行优化。本文经过多次实验将高分辨率的图像切割成合适大小分辨率的图像以减小神经网络的输入,同时进行图片的预处理和数据增强来丰富学习样本。同时在真实情况下,农林区域易受到拍摄视角,光照等造成分割对象重叠,因此本文提出一种处理分割对象重叠的处理策略,来优化边界预测不准确的情况,使用该方法后准确率有明显提升。经实验证明,本文所提出的基于深度学习的农林业遥感影像分割在开源遥感图像数据集上的取得了94.08%的准确率,具有较高的研究价值 农林业遥感图像数据(图1)对于许多与农林业相关的应用至关重要。例如作物类型和产量监测,防灾减灾以及对粮食安全工作的研究和决策支持。最初,这些数据主要由政府机构使用。如今,蓬勃发展的农林业技术也需要在农场管理,产量预测和林业规划等各种应用领域进行革新。以往农林业地块的高质量遥感图像数据主要是手动在高分辨率图像中分割出来的,即通过土地功能不同引起的颜色,亮度或纹理的差异与周围区域 亮度或纹理的差异与周围区域区分开来。尽管农林业遥感图像的手动分类可以非常准确,但是非常耗时耗力。 图1.1:农田的遥感图像分割 定期更新农林业遥感图像数据的需求日益增加扩大了自动化分割农林业遥感图像的需求。 与ImageNet、VOC2007、COCO等目标检测/分类数据集中的大多数图像相比,农林业遥感图像中的对象相对简单。例如,人体的图像数据看起来要复杂得多,因为它包含各种不同纹理和形状的子对象(面部,手部,衣服等)。因此,优化传统的图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割的算法是非常重要的。该模型需要正确地排除不需要进行分割的对象(房屋,工厂,停车场等),区分具有几乎相似的光谱特性的相邻区域和可见度差的边界区域,并且正确地分割出所需的对象。 1.2 选题来源与经费支持 本研究课题来源于计算机与信息工程学院 随着传感器技术,航空航天技术,图像处理技术快速的发展,利用卫星遥感图像进行深度学习处理广泛应用于生产实际中。由于农林业遥感图像场景复杂,使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱,本文使用深度学习方法,在现有的的深度学习模型上训练,优化,最终提出一种一种优化后的深度学习模型,经测试,该模型在收集的农林业遥感图像数据集上可以准确的分割出所需的对象,本文提出的模型主要解决如下几个难点:

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卷积神经网络工作原理直观的解释

先坦白地说,有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章,感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体,但依然感到困难。 接着有一天,我决定一步一步,从基础开始。我把技术操作的步骤分解开来,并手动执行这些步骤(和计算),直到我理解它们如何工作。这相当费时,且令人紧张,但是结果非凡。 现在,我不仅对深度学习有了全面的理解,还在此基础上有了好想法,因为我的基础很扎实。随意地应用神经网络是一回事,理解它是什么以及背后的发生机制是另外一回事。 今天,我将与你共享我的心得,展示我如何上手卷积神经网

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用于类别级物体6D姿态和尺寸估计的标准化物体坐标空间

本文的目的是估计RGB-D图像中未见过的对象实例的6D姿态和尺寸。与“实例级”6D姿态估计任务相反,我们的问题假设在训练或测试期间没有可用的精确对象CAD模型。为了处理给定类别中不同且未见过的对象实例,我们引入了标准化对象坐标空间(NOCS)-类别中所有可能对象实例的共享规范表示。然后,我们训练了基于区域的神经网络,可以直接从观察到的像素向对应的共享对象表示(NOCS)推断对应的信息,以及其他对象信息,例如类标签和实例蒙版。可以将这些预测与深度图结合起来,共同估算杂乱场景中多个对象的6D姿态和尺寸。为了训练我们的网络,我们提出了一种新的上下文感知技术,以生成大量完全标注的混合现实数据。为了进一步改善我们的模型并评估其在真实数据上的性能,我们还提供了具有大型环境和实例变化的真实数据集。大量实验表明,所提出的方法能够稳健地估计实际环境中未见过的对象实例的姿态和大小,同时还能在标准6D姿态估计基准上实现最新的性能。

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