尺度专题
SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析
查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型，它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用；是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程，使其能够精确的模拟土壤中水分的运动，而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者
图特征工程实践指南：从节点中心性到全局拓扑的多尺度特征提取
图结构在多个领域中扮演着重要角色，它能有效地模拟实体间的连接关系，通过从图中提取有意义的特征，可以获得宝贵的信息提升机器学习算法的性能。 本文将介绍如何利用NetworkX在不同层面（节点、边和整体图）提取重要的图特征。 本文将以NetworkX库中提供的Zachary网络作为示例。这个广为人知的数据集代表了一个大学空手道俱乐部的社交网络，是理解图特征提取的理想起点。 我们先定义一些辅助函数
中国生态环境胁迫数据（栅格/县域尺度）-为研究生态环境压力提供数据支撑
中国生态环境胁迫矢量数据（2000-2010年） 数据介绍 2000-2010年中国生态环境胁迫数据为2000-2010年中国范围内人口、农业生产等生态环境胁迫因子的空间分布图，包括人口密度、农药使用强度、化肥施用强度。数据可用于分析全国生态环境胁迫因子及其对生态环境造成的压力的空间特征，主要通过社会经济统计资料获得，为县域尺度空间数据。 存储容量31.01 GB文件数量6数据类型栅
YOLOv8改进实战 | 注意力篇 | 引入基于跨空间学习的高效多尺度注意力EMA，小目标涨点明显
YOLOv8专栏导航：点击此处跳转 前言 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进
尺度和位置敏感的红外小目标检测
Infrared Small Target Detection with Scale and Location Sensitivity 在本文中，着重于以更有效的损失和更简单的模型结构来提升检测性能。 问题一 红外小目标检测（IRSTD）一直由基于深度学习的方法主导。然而，这些方法主要集中在复杂模型结构的设计上，以提取有区别的特征，而对IRSTD的损失函数的研
YOLOv8改进 | 模块缝合 | C2f融合多尺度表征学习模块 【含OD、RTDETR、OBB等yaml文件】
秋招面试专栏推荐 ：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录 ：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有100+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转 本文介绍的Multi-Scale是基
【opencv】SIFT（尺度不变特征变换）算法？
关键词：SIFT Algorithm 文章目录 一、介绍二、什么是 SIFT 算法？2.1 SIFT 算法描述2.2 SIFT 算法示例 三、人类与机器识别3.1 SIFT 在计算机视觉中的应用3.2 SIFT 关键点的优势3.3 示例演示 四、关键点定位关键点选择 五、实验任务指导5.1 计算大小和方向5.2 创建震级和方向的直方图5.2 创建震级和方向的直方图5.3 关键点描述符5.4
文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模》
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python
ArcGIS热点分析 (Getis-Ord Gi*)——基于地级市尺度的七普人口普查数据的热点与冷点分析
先了解什么是热点分析 ? 热点分析 (Getis-Ord Gi*) 是一种用于空间数据分析的技术，主要用于识别地理空间数据中值的聚集模式，可以帮助我们理解哪些区域存在高值或低值的聚集，这些聚集通常被称为“热点”或“冷点”，Gi* 统计量为数据集中的每个要素（例如地图上的点或区域）计算一个z得分。这个z得分可以用来判断在该位置附近是否存在显著的高值或低值聚集。 热点分析 (Getis-Ord G
WRF-LES与PALM微尺度气象大涡模拟
针对微尺度气象的复杂性，大涡模拟（LES）提供了一种无可比拟的解决方案。微尺度气象学涉及对小范围内的大气过程进行精确模拟，这些过程往往与天气模式、地形影响和人为因素如城市布局紧密相关。在这种规模上，传统的气象模型往往难以捕捉到详细的湍流细节和微观气象变化。大涡模拟通过直接解析大尺度湍流涡旋，而将较小尺度的湍流效应通过亚格子模型来参数化，从而在保持计算可行性的同时，提供了对这些复杂动态的深入理解。
WRF-LES与PALM微尺度气象大涡模拟实践技术应用
针对微尺度气象的复杂性，大涡模拟（LES）提供了一种无可比拟的解决方案。微尺度气象学涉及对小范围内的大气过程进行精确模拟，这些过程往往与天气模式、地形影响和人为因素如城市布局紧密相关。在这种规模上，传统的气象模型往往难以捕捉到详细的湍流细节和微观气象变化。大涡模拟通过直接解析大尺度湍流涡旋，而将较小尺度的湍流效应通过亚格子模型来参数化，从而在保持计算可行性的同时，提供了对这些复杂动态的深入理解。
YOLOv8改进 | SPPF | 具有多尺度带孔卷积层的ASPP【CVPR2018】
💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录 ：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转 Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) 是一种在深度学习框架中用于语义分割的网络结构，它旨
【智能算法应用】基于粒子群算法的多尺度Retinex图像去雾方法
目录 1.算法原理2.粒子群算法的多尺度Retinex图像去雾方法3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.算法原理 【智能算法】粒子群算法（PSO）原理及实现 多尺度Retinex算法 在Retinex算法中，雾化图像的形成可以总结为入射光和反射光的乘积: I ( x , y ) = L ( x , y ) × R ( x , y ) (1) I(x,y)=L(x,
利用python进行批量TIF转NC并进行像元尺度的MK检验
批量TIF转NC并进行MK检验 这里主要记录一个批量进行tif文件转nc，并且将长序列数据进行mk检验的python代码。有问题随时联系：jia5678912。 import osimport numpy as npimport xarray as xrfrom osgeo import gdal, osrdef Search_File(dirname,suffix):'''This f
如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（alpha，beta）噪声尺度的设定
如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（alpha，beta）噪声尺度的设定【论文精读】 论文：Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations 地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.13456 讲解视频 B站视频：如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（a
【SWH】陆地生态系统蒸散模拟理论、蒸散估算、站点及区域尺度模拟
蒸散（又称蒸散发）估算是开展水资源管理、洪水预报、海绵城市成效评估、农业节水灌溉、水源涵养评估、生态需水评估等应用实践过程的关键环节，因此准确计算和模拟地表蒸散显得尤为重要。与此同时，蒸散也是陆地表层最重要的水循环过程之一，与区域与全球能量收支，生态系统碳收支密切关联。因此预测与评估地表蒸散的大小与时空变化是气候科学、水文学、生态学领域的重点。目前地表蒸散估算的方法多样，但有的过于简单，机理性与准
利用SuperGlue算法实现跨尺度金字塔特征点的高效匹配（含py代码）
在计算机视觉领域，特征点匹配是一个基础而关键的任务，广泛应用于图像拼接、三维重建、目标跟踪等方向。传统的特征点匹配方法通常基于相同尺度下提取的特征进行匹配，然而在实际场景中，由于成像距离、分辨率等因素的差异，待匹配图像间存在显著的尺度变化，直接利用原始尺度的特征难以获得理想的匹配效果。为了克服这一难题，构建图像金字塔并在不同层级进行特征提取和匹配成为一种行之有效的策略。本文将给出如
多尺度图片滑动窗口输出
简介 上一篇我们介绍了图片Gaussian pyramid（一、二）图片不压缩的情况下，重新resize到不同大小，这样做的目的是为这一节做准备，即利用滑动窗口圈住图片的文字信息内容等，例如车牌的获取。 '''Created on 2017年8月19日@author: XT'''# import the necessary packagesimport helpersimport a
时间序列新范式！多尺度+时间序列，刷爆多项SOTA
当我们面对复杂模式和多变周期的应用场景（比如金融市场分析）时，采用多尺度时间序列来做分析和预测是个更好的选择。 这是因为：传统时序方法通常只用固定时间窗口来提取信息，难以适应不同时间尺度上的模式变化。但多尺度时间序列通过调整时间分辨率和距离，不仅能捕捉到时序的局部细节，还能把握其长期趋势和周期性变化。这就大大提升了模型对新数据集的适应性和不同应用场景迁移能力，让我们能够实现更精确的时间序列预测。
基于多尺度相关小波分解的单幅图像去雾和去噪方法（MATLAB）
小波变换具有优美的数学背景和强大的多分辨率分析能力。它集成和发展了短时傅里叶变换的思想并克服了其时间窗口不可变的缺点。小波变换通过使用具有局部感受野和多尺度的基函数。形成了同时具有局部和全局性质的信号表征。与DCT等全局变换相比，小波变换可以防止局部高频信息扩散到整个变换域，因而处理信号中的局部非平滑特征时更加高效。然而，由于前文所述的原因。传统小波变换在处理具有复杂特征的自然图像时不够高效。为了
自适应感兴趣区域的级联多尺度残差注意力CNN用于自动脑肿瘤分割| 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
Title 题目 Cascade multiscale residual attention CNNs with adaptive ROI for automatic brain tumor segmentation 自适应感兴趣区域的级联多尺度残差注意力CNN用于自动脑肿瘤分割 01 文献速递介绍 脑肿瘤是大脑细胞异常和不受控制的增长，被认为是神经系统中最具威胁性的疾病之一。
易康001：易康多尺度分割结果异常
前言 易康是一种在遥感领域常用的数据处理软件，它主要是用于面向对象的分类，涵盖了分割、模糊分类、监督分类等流程。但是在进行多尺度分割时，往往会遇到一些问题，例如下面图片所示： 1 多尺度分割问题 这种问题一般是数据存在问题，需要通过查看数据，对数据进行转换，即可得到如下图所示的分割结果。 后记 大家如果有地信遥感方面的问题需要请教或者有项目需要合作，可以在闲 鱼软件的用户中搜索：遥
多尺度目标检测调研（-2019.10）
本文是大概花费1个月时间做的目标检测调研报告，其中有些论文总结是基于个人理解从网上摘录，论文的细节还需找到原始paper阅读。可作为一个目标检测领域研究情况的快速浏览，仅供参考。 目录 多尺度目标检测概况 目标检测常用数据集 目标检测经典论文 基于深度学习检测方法的总结 Anchor方面的改进 Loss方面的改进 NMS -后处理上的优化 其它方法 个人总结 多尺
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的交通场景多尺度目标检测算法研究与应用（下）
目录 3.2 基于空洞卷积的特征融合模块设计 3.3 改进k-means聚类算法的anchor尺寸优化设计
YOLO自研模块：多尺度轻量化卷积模块
目录 一、原理 二、代码 三、配置文件 一、原理 不同大小的卷积核，提取目标特征的特征尺度不同，所以通过使用不同大小卷积核的卷积来提取特征就可以保证获取到目标的多尺度特征。 借鉴YOLOv8中，将通道数进行划分的操作，在卷积的输入过程中为了减小参数量，将输入通道数一分为二，一部分保持不变，另一部分进行特征提取
SppNet 多尺度训练
SppNet 多尺度训练 原理网上非常多了，这里不再赘述。 感觉我看了很多博客，对我帮助较大的两个是： https://blog.csdn.net/qq_42052229/article/details/90446073 https://zhuanlan.zhihu.com/p/42732128 使用过程中的重点总结： 1、网络目的确实是解决input的图像size大