Dies ist die Windows-App mit dem Namen satellite-image-deep-learning, deren neueste Version als Usedropdowns.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Satellite-Image-Deep-Learning mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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satellitenbild-deep-learning
BESCHREIBUNG
Auf dieser Seite sind Ressourcen zum Durchführen von Deep Learning für Satellitenbilder aufgeführt. In geringerem Umfang werden auch klassische Machine Learning (z. B. Random Forests) sowie klassische Bildverarbeitungsverfahren diskutiert. Beachten Sie, dass zu diesen Themen eine riesige Menge akademischer Literatur veröffentlicht wurde, und dieses Repository versucht nicht, sie alle zu indizieren, sondern vielmehr zugängliche Ressourcen mit veröffentlichtem Code aufzulisten, die sowohl der Forschungs- als auch der Entwicklergemeinschaft zugute kommen. Wenn Sie diese Arbeit nützlich finden, geben Sie ihr bitte einen Stern und erwägen Sie, sie zu sponsern. Sie können mir auch auf Twitter und LinkedIn folgen, wo ich regelmäßig Updates zu meinen neuen Entdeckungen veröffentlichen möchte, und ich habe eine eigene Gruppe auf LinkedIn erstellt. Ich habe hier auch einen Blog gestartet und einen Beitrag über die Geschichte dieses Repositorys mit dem Titel Dissecting the satellite-image-deep-learning repo veröffentlicht.
Eigenschaften
- Objekterkennung mit gedrehten Begrenzungsrahmen
- Objekterkennung verbessert durch Superauflösung
- Autoencoder, Dimensionsreduktion, Bildeinbettungen & Ähnlichkeitssuche
- Selbstüberwachtes, unüberwachtes & kontrastives Lernen
- Erkennung von Öllagertanks und Ölverschmutzungen
- Deep-Learning-Pakete, Frameworks und Projekte
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/satellite-image-deep-l.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
