Zobrazeno 1 - 10
of 1 835
pro vyhledávání: '"VHR image"'
Autor:
Wang, Jingxuan1 (AUTHOR) raintohsaka@whu.edu.cn, Wu, Chen1 (AUTHOR) chen.wu@whu.edu.cn
Publikováno v:
Remote Sensing. Apr2024, Vol. 16 Issue 7, p1274. 18p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Accurately segmenting roads is challenging due to substantial intra-class variations, indistinct inter-class distinctions, and occlusions caused by shadows, trees, and buildings. To address these challenges, attention to important texture details and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.03178
Publikováno v:
In ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing April 2023 198:30-44
Change detection is the process of identifying pixelwise differences in bitemporal co-registered images. It is of great significance to Earth observations. Recently, with the emergence of deep learning (DL), the power and feasibility of deep convolut
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.10860
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing May 2022 187:101-119
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Classification of very high resolution (VHR) satellite images has three major challenges: 1) inherent low intra-class and high inter-class spectral similarities, 2) mismatching resolution of available bands, and 3) the need to regularize noisy classi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1806.05793
Autor:
Jingxuan Wang, Chen Wu
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 16, Iss 7, p 1274 (2024)
Deep models may have disappointing performance in real applications due to the domain shifts in data distributions between the source and target domain. Although a few unsupervised domain adaptation methods have been proposed to make the pre-train mo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6ca500f310034d21ac442739704d1645