Deep built-structure counting in satellite imagery using attention based re-weighting

机译：使用基于注意力的重新加权在卫星图像中进行深层结构计数

机译：基于重量的注意力，卫星图像中的深层构建结构

机译：深海：红外卫星图像的深度学习飓风强度估计

机译：CCCNet：基于注意的深度学习框架，用于不同身体状态的人群分类计数

机译：使用虚拟世界的合成卫星图像来培训对象识别的深度学习模型

机译：在没有视觉意识的情况下基于特征的注意力和重量重量

机译：使用非常高分辨率的卫星图像和深度学习来检测和计算异质景观中的非洲大象

机译：智能数据-结合使用从无人机和卫星获取的机载传感器图像以及在机载图像中自动识别的地面传感器，并与智能处理相结合，使农田中的探测和沉淀区域自动化。地面传感器将包括对土壤水分，养分，光照和任何其他相关信息的识别。它们还将包含机载GNSS，并由太阳能供电。然后将所有信息（包括图像）存储在中央，然后运行算法以提供特定作物的健康状况。

机译：使用Apv自动化地理学系统生成的多轨卫星图像识别图像中的对象的方法，其中包括Cadstral数据基图像基础

机译：基于种子的对象对动态视觉图像的关注