Multi-Temporal SAR Data Large-Scale Crop Mapping Based on U-Net Model(利用U-net对多时相SAR影像获得作物图)...
对哨兵1号的多时相双极化SAR数据进行预处理,得到18个日期的VV和VH共36景影像,通过ANOVA和JM距离分析,选其中ANOVA得到的F值最高的6景影像。真值用LC8数据和地面调查,目视解译得到标签。将6景影像合到一个数据中即6波段数据,输入到UNET中,网络结构同原始UNet,除了在conv和relu中间加了BN。
这里引发了思考,BN层到底是加在哪里的,因为keras里的conv2d层是可以直接加激活函数的,中间加BN就要拆开写了。提出BN的论文里似乎就是加在了conv和relu中间。其他论文看到没有注意,以后注意一下都是加在哪里的,印象中不都是这样加的。
BN层的主要作用是归一化参数,改善梯度消失的状况,加快收敛,可以使用更大的学习率,不用再考虑正则和dropout。
转载于:https://www.cnblogs.com/tccbj/p/10831580.html
Multi-Temporal SAR Data Large-Scale Crop Mapping Based on U-Net Model(利用U-net对多时相SAR影像获得作物图)...相关推荐
- Inferring temporal motifs for travel pattern analysis using large scale smart card data
1.概述 文章提出了一种基于拓扑的出行模式分析方法,该方法对数据集的要求较低,扩展性高. 2.数据集 数据的话理论上LBS数据都可以,但是实际上比较适用于知道每一次trip信息的数据,比如车牌识别数据 ...
- Introducing DataFrames in Apache Spark for Large Scale Data Science(中英双语)
文章标题 Introducing DataFrames in Apache Spark for Large Scale Data Science 一个用于大规模数据科学的API--DataFrame ...
- 论元笔记 ACL 2017|Automatically Labeled Data Generation for Large Scale Event Extraction
文章目录 1 简介 1.1 创新 2 背景知识 3 数据生成 4 事件抽取 5 实验 1 简介 论文题目:Automatically Labeled Data Generation for Large ...
- Automatically Labeled Data Generation for Large Scale Event Extraction
Automatically Labeled Data Generation for Large Scale Event Extraction 简介 这篇文章关注对event extraction提供标 ...
- 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 17—Large Scale Machine Learning 大规模机器学习...
Lecture17 Large Scale Machine Learning大规模机器学习 17.1 大型数据集的学习 Learning With Large Datasets 如果有一个低方差的模型 ...
- 【读】seq2seq—(4)LCSTS: A Large Scale Chinese Short Text Summarization Dataset
本文转载自: 自动文摘(九) 目录 Abstract Introduction Data Collection Data Properties Experiment Conclusion and Fu ...
- 【论文阅读 NeurIPS 2022】A Large Scale Search Dataset for Unbiased Learning to Rank
文章目录 前言 Abs Intro 2.Preliminary 2.1.Ubiased Learning to Rank 2.2.Existion ULTR Datasets 3.Dataset De ...
- 入门机器学习(二十一)--大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)
大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 1. 大型数据集的学习(Learning With Large Datasets) 2. 随机梯度下降法(Stochasti ...
- Paper之BigGAN:《Large Scale Gan Training For High Fidelity Natural Image Synthesis》翻译与解读
Paper之BigGAN:<Large Scale Gan Training For High Fidelity Natural Image Synthesis>翻译与解读 目录 效果 1 ...
最新文章
- 2021年春季学期-信号与系统-第三次作业参考答案-第二道题
- css中图片整合的使用,CSS Sprites:图片整合技术详细案例
- Python 杨辉三角形的简单实现
- 【ArcGIS遇上Python】ArcGIS Python中文编码问题案例详解
- 对全局变量,static静态变量的理解
- jupyter notebook切换到其他配置好的conda虚拟环境
- 阿里云服务器和mysql的原理_mysql 数据库同步原理
- Jupyter notebook切换python版本
- 数学建模需要的Matlab知识速成
- BM3D算法半解,带python代码
- JQueryUI学习文档
- centos7 RPM包之rpm命令
- opencv4下使用SVM进行简单颜色分类
- 易灵思FPGA-报告总结篇
- echarts-横坐标文字竖着显示和倾斜45度显示
- 接力队选拔matlab,这是我见过的操作最好的接力队之一= =
- 事件循环libevent实现echoclient
- ADO简介(未完成)
- 解决谷歌浏览器的 DNS_PROBE_FINISHED_NXDOMAIN
- 高等数学强化3:一元函数积分学 P积分
热门文章
- 【网址收藏】OpsAnt 云原生开源运维平台
- centos7.x 升级svn版本到指定版本(1.10)
- spring boot使用外置tomcat部署需要排除的依赖
- 请列举一下在jvm中哪些对象可以当作root对象?
- Lua脚本语言应用场景
- java 钩子_java中钩子方法的概念
- can bus 中spn是什么_CP AUTOSAR功能栈简介NM网络管理(Can)
- seo模拟点击软件_网站用软件刷排名好不好?
- oracle绑定主键,oracle添加主键的四种方法:
- Jenkins pipeline JENKINS_NODE_COOKIE踩坑记录