-
【图像分割】走进基于深度学习的图像分割
深度学习中的图像分割 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看
-
图像分割 - AI开发平台ModelArts
图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景，开始标注前，您需要了解： 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。
-
深度学习如何助力图像分割方法
现代图像分割技术以深度学习技术为动力。下面是几种用于分割的深度学习架构：使用CNN进行图像分割，是将图像的patch作为输入输入给卷积神经网络，卷积神经网络对像素进行标记。CNN不能一次处理整个图像。它扫描图像，每次看一个由几个像素组成的小“滤镜”，直到它映射出整个图像。传统的c
-
深度学习中的图像分割：方法和应用
bsp; 深度学习如何助力图像分割方法 现代图像分割技术以深度学习技术为动力。下面是几种用于分割的深度学习架构： 使用CNN进行图像分割，是将图像的patch作为输入输入给卷积神经网络，卷积神经网络对像素进行标记。CNN不能一次处理整个图像。它扫描图像，每次看一个由几个像
-
图像分割 - AI开发平台ModelArts
ModelArts会自动从数据集输入位置同步数据至数据集详情页，包含数据及标注信息。 对于图像分类数据集，同步数据源操作会以同级目录下的同名“txt”文件作为对应图像的标签。 对于物体检测、图像分割数据集，则以同级目录下的同名“xml”文件作为对应图像的标签。 为了快速获取OBS桶中最新数据，可在数据集详情页的
-
深度学习图像分割：网络结构设计一览
本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割领域内的一些应用。1
-
Google Earth Engine——NICFI 卫星图像开放的免费的高分辨率卫星图像
现在我们使用用于环境监测的分辨率（4.7 米）数据。从 2015 年提供双年度复合卫星影像，从 2020 年 9 月到至少 2022 年 9 月提供月度数据，太棒了！现在我们使用高分辨率（4.7 米）数据进行环境监测。双- 2015 年的年度复合数据和
-
深度学习 - 图像检索
一 随着深度学习的引入，基于深度学习的图像检索技术，主要是将深度学习方法应用在图像检索中的特征提取模块，利用卷积神经网络提取图片特征。二 主要步骤即给定一张图片，通过卷积神经网络对图片进行特征提取得到表征图片的特征，利用度量学习方法如欧式距离对图片特征进行计算距离。三 对图片距离
-
处理卫星影像生产任务 - 云地图服务 KooMap
处理卫星影像生产任务 新建任务完成后，启动任务即可开始遥感影像的任务处理。 前提条件 已创建卫星影像生产任务。 操作步骤 登录KooMap管理控制台。 在左侧导航栏选择“工作共享空间管理”，然后在右侧页面单击工作共享空间名称。 单击“卫星影像概览”页签，进入任务概览页。 选择需要
-
导入卫星影像 - 云地图服务 KooMap
1A、PHR1B、WV02、WV03、TH01卫星型号的文件夹和文件命名格式，否则需采用命名辅助工具命名。 前提条件 已开通卫星影像生产服务。 卫星影像已上传到OBS。 操作步骤 登录KooMap管理控制台。 在左侧导航栏选择“卫星影像”下的“数据管理”菜单，然后在右侧页面单击“影像数据”页签。
-
获取卫星遥感数据 - 地图数据 MapDS
获取卫星遥感数据 操作场景 购买卫星遥感数据后，您需要将数据下载到本地或者保存到个人桶中才能使用。 表1 获取数据 数据保存方式 操作指导 下载到本地 通过OBS Browser+下载数据 通过obsutil下载数据 复制数据到指定桶 复制数据到指定桶 前提条件 用户收到订单交付短信提醒。
-
清晰视界：图像去噪技术在卫星遥感中的突破
我们的目标是利用图像去噪技术改善卫星遥感图像的质量，提高图像的清晰度和准确性。 收集数据集： 收集包含卫星遥感图像的数据集，涵盖不同地区、不同季节和不同分辨率的图像，用于后续的模型训练和算法优化。 确定技术方案： 选择合适的图像去噪算法和模型，如基于深度学习的图像去噪模型、基于传统图像处理方法的去噪算法等。
-
购买卫星遥感数据 - 地图数据 MapDS
购买卫星遥感数据 操作场景 本章节指导用户购买卫星遥感数据。 操作步骤 登录MapDS控制台。 在左侧导航栏选中“卫星遥感数据”，进入订单列表页面。 单击右上角“购买卫星遥感数据”，进入购买页面。 根据界面提示选择购买区域。 在购买区域上用户可根据“行政区域选择”或者“自定义SharpFile”。
-
管理卫星影像生产任务 - 云地图服务 KooMap
管理卫星影像生产任务 管理卫星影像任务支持以下操作： 查询任务：查询符合过滤条件的所有任务，过滤条件包括任务名称，任务创建时间、任务状态。 启动/重启任务：启动/重启卫星影像任务。 停止任务：停止卫星影像任务。 归档任务：归档成功后的任务卡片默认不在“全部任务”列表中显示，只有把
-
卫星影像生产任务 - 云地图服务 KooMap
卫星影像生产任务 任务概述 创建卫星影像生产任务 处理卫星影像生产任务 管理卫星影像生产任务 父主题： 卫星影像
-
管理卫星影像 - 云地图服务 KooMap
管理卫星影像 管理卫星影像支持以下操作： 查询卫星影像 查看卫星影像元数据 下载卫星影像 预览成果影像 迁移卫星影像 查看成果数据/原始数据列表 删除卫星影像 前提条件 已导入卫星影像。 查询卫星影像 您可根据实际需求查询符合过滤条件的卫星影像，卫星影像包括原始影像和成果影像。 登录KooMap管理控制台。
-
创建卫星影像生产任务 - 云地图服务 KooMap
了必选“卫星影像”，还可选择“生产资料”。 当“处理等级”选择“L5”且勾选“生产资料”或“矢量切割”时，“数据类型”除了必选“卫星影像”，还可选择“生产资料”或“矢量数据”。 单击对应的“数据类型”，选择待处理的卫星影像、矢量数据或生产资料，单击“下一步”。 勾选卫星影像文件
-
处理卫星影像生产任务 - 云地图服务 KooMap
单击“卫星影像概览”页签，进入卫星影像概览页。 图1 卫星影像概览页 在卫星影像概览页，您可参考表1操作任务。 表1 操作任务与操作步骤 操作 操作步骤 适用任务的状态 查询任务 方式一：单击页面左上角任务状态统计环，下方显示对应状态的全部任务。 所有状态（包括未运行、失败、执行中、停止中、等待中、执行成功、停止成功、已归档）
-
华为云EI获国际医学超声图像分割比赛第一
据了解，华为提出的深度神经网络图像分割模型，在业界通用图像分割神经网络模型基础上，融合GAN技术、多尺度孔洞卷积技术、设计新型Loss函数等多种新型技术，重点解决小样本学习，超声图像对比度低，胎头边缘模糊等难点痛点问题，刷新胎儿头围测量业界记录，并在超声图像分割领域打下了扎实的技术基础。
-
任务概述 - 云地图服务 KooMap
KooMap服务支持以任务的形式对导入的卫星影像进行处理。卫星影像处理等级包括L2、L3、L4、L5，具体等级描述如表1。 表1 处理等级 处理等级 等级描述 L2等级 对原始卫星数据进行色彩增强与几何粗纠正处理，输出L2级的成果数据。 可实现几何接边误差小于100像素。 L3等级 对原始卫星数据进行色彩增
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
