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基于深度学习和GEE的作物遥感分类
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作者 赵昊楠 马海燕 +5 位作者 阿斯娅·曼力克 田聪 徐俊 潘竟 孙宗玖 郑逢令 《新疆农业科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期2807-2814,共8页
【目的】利用遥感数据和深度学习方法准确获取农作物的种植结构和分布。【方法】通过实地调查新疆奇台县获取样本集,借助Google Earth Engine云平台获取Sentinel-2号和Sentinel-1号影像,利用Google Colab进行深度学习算法的模型训练和验... 【目的】利用遥感数据和深度学习方法准确获取农作物的种植结构和分布。【方法】通过实地调查新疆奇台县获取样本集,借助Google Earth Engine云平台获取Sentinel-2号和Sentinel-1号影像,利用Google Colab进行深度学习算法的模型训练和验证,调整和优化深度学习的相关参数来提升分类精度,并且比较了深度学习、随机森林和支持向量机3种分类方法的精度。【结果】深度学习的分类精度最高,总体精度达到94.6%。【结论】利用深度学习算法可实现奇台县农作物种植结构的精准监测。 展开更多
关键词 农作物 遥感分类 深度学习 谷歌地球引擎 Google colab
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一种面向移动端的浅层CNN表情识别
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作者 张东晓 陈彦翔 《集美大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第2期129-138,共10页
移动端的表情识别有巨大需求,但是受算力限制,主流深度神经网络无法直接移植。为此,设计了一个浅层网络,在节约计算量的同时保证了识别率。网络中使用三组堆叠而成的卷积层,有助于增大感受野,便于更好地提取特征,这是提升识别率的关键;... 移动端的表情识别有巨大需求,但是受算力限制,主流深度神经网络无法直接移植。为此,设计了一个浅层网络,在节约计算量的同时保证了识别率。网络中使用三组堆叠而成的卷积层,有助于增大感受野,便于更好地提取特征,这是提升识别率的关键;使用全局平均池化层,避免引入额外的全连接层,大幅降低参数量,在训练样本不足的情况下,降低模型过拟合风险。在FER-2013数据集进行训练,准确率超过现有大多数算法;在CK+数据集上进行微调,测试集上的准确率可达到0.96。将所得模型转换为Core ML模型,结合Xcode平台在iOS端搭建了实时表情识别App,在iPhone 8 Plus上能够稳定、流畅运行,识别效果达到预期。 展开更多
关键词 面部表情识别 卷积神经网络 全局平均池化 Google colab Core ML
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