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《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》论文学习笔记
文章目录 论文基本信息研究背景读完摘要后的疑问读完文章后对上述问题的回答高光谱基础知识HybridSN 实验验证数据集描述分类结果 代码分析存在的疑惑 论文基本信息 标题：HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification作者：S一种基于DCNN模型的云检测方法介绍
参考文献：段雅鸣,张锦水,朱爽.基于深度卷积神经网络的云检测方法[J].测绘通报,2021(04):33-39. 本文针对DCNN云检测方法严重依赖海量人工标记样本的问题,提出-种基于已有云检测方法结果的DCNN云检测模型发展方法。该方法利用Fmask对L andsat 8数据集提取云范围作为训练样本,采语义分割丨DeepLab系列总结「v1、v2、v3、v3+」
花了点时间梳理了一下DeepLab系列的工作，主要关注每篇工作的背景和贡献，理清它们之间的联系，而实验和部分细节并没有过多介绍，请见谅。 DeepLabv1 Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs 引言 DCNN在像素标记存在两个问题：信号下采深度神经网络对脑电信号运动想象动作的在线解码
目录 简介 网络模型 结果比较 结论 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195 简介 近年来，深度学习方法的快速发展使得无需任何特征工程的端到端学习成为可能，这有利于BCI运动想象应用的发展。慕尼黑工业大学和澳大利语义分割：DeepLab系列总结（v1、v2、v3、v3+）
DeepLabv1 Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs link:https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 引言 DCNN在像素标记存在两个问题：信号下采用和空间不变性（invariance） 第一个问题是由于DCNN中重复的最大池化和下采样造成分辨率下降，D论文学习-深度学习目标检测2014至201901综述-Deep Learning for Generic Object Detection A Survey
目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络（network backbone） Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博