【摘 要】
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针对高分辨率遥感影像场景分类中存在的类内差异和类间相似问题,提出一种端到端细粒度注意力残差网络的高分辨率遥感影像场景分类方法。该方法综合利用了不同尺度场景信息、细粒度信息以及特征通道信息。首先,对残差网络(residual network,ResNet)逐层学习到的从底层到高层的特征映射图进行优化融合,增强模型的鲁棒性;然后,在网络的顶层添加双线性池化层提取影像的细粒度特征;最后,使用注意力机制模
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针对高分辨率遥感影像场景分类中存在的类内差异和类间相似问题,提出一种端到端细粒度注意力残差网络的高分辨率遥感影像场景分类方法。该方法综合利用了不同尺度场景信息、细粒度信息以及特征通道信息。首先,对残差网络(residual network,ResNet)逐层学习到的从底层到高层的特征映射图进行优化融合,增强模型的鲁棒性;然后,在网络的顶层添加双线性池化层提取影像的细粒度特征;最后,使用注意力机制模块来增强影像的有效特征用于分类。在AID和NWPU-RESISC45数据集上对该方法进行了检验,实验表明
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微信小程序因其无须安装、触手可及、用完即走、无须卸载等优点,推出一年多来已开发出近60万个小程序,但这些应用鲜有基于地图服务的。本文对基于地图服务的微信小程序的构建进行了研究,在微信公众平台和Bmob云平台的支持下,调用百度地图API,实现了"成理圈子"微信小程序的设计与开发。该小程序成功将生活服务功能和百度地图服务功能整合在一起,为微信小程序在地图服务领域的应用提供参考。
三维虚拟校园经过深入发展建设,功能愈加丰富,设计愈加美观,起到良好的展示作用。但是目前三维虚拟校园系统的数据类型单一,未能有效整合校园多源信息,且多以静态信息为主,现势性差。基于上述问题,以精细三维实体模型数据为主,融合三维表面模型数据、全景数据、实时动态信息、视频数据、校园设施数据等多源信息,在解决多源数据传输、组织与建模等关键技术基础上,基于Cesium三维引擎设计了虚拟校园系统架构,并开发实
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