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一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术

本网站详细介绍一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术。这些技术有助于处理复杂的图像尺寸和多元的对象类别,适用于城市规划、环境监测等多个领域。

AlphaTree-graphic-deep-neural-network - 深入探索深度学习与AI应用
AlphaTreeGithub图像分类开源项目模型改进深度学习神经网络
AlphaTree项目致力于通过详细的文章、代码和图示帮助用户掌握深度学习、GAN、NLP和大数据等领域的技术,适合希望在AI工程领域提升技能的学习者。
Interactive Tutorials on Neural Networks and Deep Learning - 交互式神经网络与深度学习可视化教程平台
AI工具可视化模型编辑器深度学习模型直观学习神经网络
该网站提供神经网络和深度学习的交互式教程,通过直观的可视化模型展示经典算法。用户可借助模块化图表理解数据处理流程,并使用可视化编辑器快速构建模型。实时反馈和错误提示功能提高了学习效率,使复杂的深度学习概念变得更易理解和掌握。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。
LT-GEE - Google Earth Engine上的LandTrendr算法实现
GithubGoogle Earth EngineLandTrendr地表变化监测开源项目时间序列分析遥感
LT-GEE项目在Google Earth Engine上实现了LandTrendr光谱-时间序列分割算法,用于分析长期地表变化趋势。该项目包括详细的使用指南、相关研究论文和开放的代码库。LT-GEE利用Google Earth Engine的计算能力,实现了高效的大规模地表变化检测和分析。这一工具在环境监测、土地利用变化研究和生态系统动态分析等领域具有重要应用价值。
awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源,覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型,适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
api4ai - 专业的云原生AI图像处理API平台
AI工具AI解决方案APICloud-native机器学习计算机视觉
api4ai是一个专业的云原生AI图像处理API平台,提供背景移除、OCR、内容审核、图像标签、人脸识别等多种功能。通过简单的HTTP API调用,企业、初创公司和开发者可轻松集成计算机视觉和机器学习能力,快速实现产品功能并提升业务效率。该平台还可根据特定需求定制解决方案,为各行各业提供经济实惠的个性化AI服务。
deepdetect - 用C++11编写的机器学习API和服务器,支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架
APIDeepDetectGithub图像分类开源项目机器学习深度学习
DeepDetect是一个用C++11编写的机器学习API和服务器,支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架。它专注于易用性和高性能,支持分类、目标检测、分割、回归等任务,适用于图像、文本和时间序列数据。该工具可自动将模型转换为嵌入式平台(如TensorRT、NCNN),无需数据库,所有数据和模型参数均存储在文件系统中。DeepDetect通过JSON格式通信,提供Python和Javascript客户端,易于集成到现有应用中。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
Awesome-Remote-Sensing-Multimodal-Large-Language-Model - 远程遥感多模态大语言模型资源全面汇总
Github人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言遥感
本项目是远程遥感多模态大语言模型(RS-MLLMs)领域的首个综述,全面汇总了最新模型架构、训练流程、数据集和评估基准等资源。内容涵盖视觉-语言预训练模型、智能代理等多个方面,持续追踪RS-MLLMs的最新进展。项目不断更新,旨在为研究人员提供全面的RS-MLLMs资源库,促进该领域的发展。
tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程
本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题,教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战,确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者,帮助你提升个人和职业技能。
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