Abstract 本文針對遙感圖像中的開放集飛機檢測問題展開研究,該任務要求模型能夠在動態環境下,同時識別已知(經過訓練)和未知(未經過訓練)的目標類別。由於背景複雜且目標分辨率較低,難以在對應位置生成高質量的偽標籤。為此,我們提出了一種基於邊緣信息提取的開放集目標檢測框架(Edge Information Extraction-based Ope
(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在遙感圖像土地利用分類中的優化與應用/center) 引言 嘿,親愛的 Java 和 大數據愛好者們,大家好!我是CSDN(全區域)四榜榜首青雲交!隨着衞星遙感技術的飛速發展,我們得以從 “上帝視角” 俯瞰地球,海量遙感圖像數據如同寶庫,藴藏着土地利用的關鍵信息。但面對這 “數據洪流”,傳統分類方法如同在茫茫大海撈