Zobrazeno 1 - 10
of 2 686
pro vyhledávání: '"Automatic labelling"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ziqian Li, Fu Xuan, Yi Dong, Xianda Huang, Hui Liu, Yelu Zeng, Wei Su, Jianxi Huang, Xuecao Li
Publikováno v:
International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, Vol 127, Iss , Pp 103643- (2024)
Corn is the dominant crop planted in Northeast China, and its accurate and timely mapping is important for food security and agricultural management in China. However, the absence of enough labels is challenging for corn accurate mapping in a regiona
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fb081b94e986415495720adaef47e246
Labelling a large quantity of social media data for the task of supervised machine learning is not only time-consuming but also difficult and expensive. On the other hand, the accuracy of supervised machine learning models is strongly related to the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.02976
Research in Natural Language Processing (NLP) has increasingly become important due to applications such as text classification, text mining, sentiment analysis, POS tagging, named entity recognition, textual entailment, and many others. This paper i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.10903
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Karila, Kirsi, Matikainen, Leena, Karjalainen, Mika, Puttonen, Eetu, Chen, Yuwei, Hyyppä, Juha
Publikováno v:
In ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing August 2023 9
Publikováno v:
ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol 9, Iss , Pp 100046- (2023)
The application of deep learning methods to remote sensing data has produced good results in recent studies. A promising application area is automatic land cover classification (semantic segmentation) from very high-resolution satellite imagery. Howe
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f2162b4a9d124a75909b310ae70aedb9
Autor:
Bloembergen, Daan, Eijgenstein, Chris
In this paper we describe an approach to semi-automatically create a labelled dataset for semantic segmentation of urban street-level point clouds. We use data fusion techniques using public data sources such as elevation data and large-scale topogra
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.13757
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.