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[期刊论文] 作者:钟静, 刘星瑞, 郭明强,
来源:地理空间信息 年份:2022
样本标注是人工智能进行建模训练中至关重要的一环,是把最初始的数据转为算法使用数据的重要步骤。深度学习样本的原始数据一般通过人工交互标绘获得,而随后的数据标注工作旨在将数字图像信息打上标签让计算机能够读取,进而输送到人工智能算法和模块里加以调用。由......
[期刊论文] 作者:陈学业,黄颖,郭明强,杨亚仑,吴亮,谢忠,
来源:地理信息世界 年份:2022
光学遥感影像在资源、环境、灾害、交通和城市等领域有着非常重要的应用价值,但高分光学遥感影像获取成本高,在一定程度上限制了推广和普及.自基于卷积神经网络的超分辨率重建模型(SRCNN)被提出后,深度学习在图像超分辨率重建技术方面迅速应用.本文提出了基于RD......
[期刊论文] 作者:谭永杰,郭明强,王鹏,黄颖,李三凤,黄波,
来源:测绘科学 年份:2022
针对现代城市建设监管和地下资源开发中对实现地下空间透明化管理的迫切需要与地下空间探测和表达问题,该文详细阐述了地下空间探测技术、“透明”地下空间表达技术,以及“透明”地下空间信息平台构建的基本架构和技术路线。以三维可视化城市地质资料信息服务与管......
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