最近需要做基于卫星和无人机的农业大棚的旋转目标检测，基于YOLO V5 OBB的原因是因为尝试的第一个模型就是YOLO V5，后面会基于其他YOLO系列模型做农业大棚的旋转目标检测，尤其是YOLO V9，YOLO V9目前还不能进行旋转目标的检测，需要修改代码。

自注意力（Self-Attention），也称为内部注意力，是一种注意力机制，使模型能够在序列内部加权并关注到不同位置的信息。这允许模型捕捉序列内的上下文关系，例如，在处理一个句子时，模型可以学会将“它”与句子中的正确名词关联起来。自注意力机制通过计算序列中每个元素对其他所有元素的注意力分数来工作，这些分数决定了在生成每个元素的表示时应该给予序列中其他元素多少权重特点全局依赖建模: 能够捕获长距离

WSL（Windows Subsyetem for Linux，适用于 Linux 的 Windows 子系统），是 Microsoft 公司于 2016 年在 Windows 10 平台发布的一项功能，其使得用户可以在 Windows 操作系统上运行 ELF 格式的 Linux 可执行文件。WSL 目前已发布两代产品：WSL 1 和 WSL 2。WSL 1 实现了 Linux 兼容层，将 Lin

使用大疆御2行业进阶版（M2EA）拍摄，得到红外照片（R-JPEG），R-JPEG照片使用大疆红外热分析工具3（DJI Thermal Analysis Tool 3）打开设置才会显示温度值，但我们需要的是照片中每个像素表示温度，而不是RGB。下面我会展示将R-JPEG图像批量转成TIF，TIF图像中每个像素的数据不再表示颜色信息，而是表示了温度，最后将TIF拼接成完整影像系统版本：windows

最近需要做基于卫星和无人机的农业大棚的旋转目标检测，基于YOLO V8 OBB的原因是因为尝试的第二个模型就是YOLO V8，后面会基于YOLO V9模型做农业大棚的旋转目标检测。YOLO V9目前还不能进行旋转目标的检测，需要修改代码PS:欢迎大家分享农业大棚数据集，数据制作太花时间了......下面是我制作的农业大棚图像。

在深度学习图像分割领域，"分割头"（Segmentation Head）是指模型中专门用于执行图像分割任务的部分。它通常位于模型的末端，紧接在特征提取部分之后，负责将前面网络提取的特征图（Feature Map）转换成像素级的分类预测。分割头的设计直接影响到模型的分割性能和效率。

因为NDVI图像是从特定的光谱数据计算而来的，通常表现为单通道图像，其值范围在-1到1之间。但是在实际应用中，为了更好的可视化，NDVI图像常常被映射到彩色空间（如伪彩色），这时可能会用到多个通道来展示不同的植被密度。总的来说，NDVI图像是一个强大的工具，适用于监测和分析地球表面的植被状态。较低的正值或负值表示较少的或无植被。NDVI是通过分析在不同光谱波段（通常是红光和近红外）反射的光来衡量植

在深度学习中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）层是构成序列到序列（Seq2Seq）模型的两个主要组件，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。这些层的设计使得模型能够处理输入序列并产生相应的输出序列，即从一个域（如源语言文本）到另一个域（如目标语言文本）的转换。

之前用ArcMap软件次数不多，所以不太了解如何在软件中裁剪矢量数据，即shp文件。看了很多网上教程，过程和内容都不是很全，有些连配图都没有。根据这次的使用、制作经历写一篇详细的教程，以供后续查阅参考。

在深度学习的图像分割和分类任务中，特征图融合（Feature Map Fusion）和特征图拼接（Feature Map Concatenation）是两种常用的技术，用于结合不同层次或不同阶段的特征图，以提高模型的性能和泛化能力。这两种技术虽然在目的上相似，但在实现方式上有所不同。