下载FileZilla，安装完成后打开，就可以看到需要我们输入主机、端口、用户名、密码。输入弹窗的内容后，我们就可以连接上数据所在的文件夹。资料收集不易，请及时保存，如有侵权请第一时间联系作者。此时数据就会开始下载到我们的电脑上，会有下载进度条同时右下角会有待下载数据大小。今天我们的分享就这么多，有需要的可以前去看看是否有自己需要的资源。当数据符合我们要求时，点击右上方的下载按钮，出现下面的弹窗。

此数据集公共领域图像的像素分辨率为 1 英尺（0.3 米），图像像素大小为 256*256，包含 21 个类别的场景图像共计 2100 张，其中每个类别有 100 张。这 21 个类别分别是：农业、飞机、棒球场、海滩、建筑物、树丛、密集住宅、森林、高速公路、高尔夫球场、港口、路口、中型住宅、移动家庭公园、立交桥、停车场、河、跑道、稀疏住宅、储油罐。划分完毕后，数据集分别保存在train、val、t

即网络通用数据格式，它是由美国大学大气研究协会的Unidata项目科学家针对科学数据的特点开发的，是一种面向数组型并适于网络共享的数据描述和编码标准，特别适用于包含多维数组和元数据的数据集。NetCDF 文件可以存储各种类型的数据，如气象数据、海洋数据、地理信息系统数据等。在上述示例中，假设你的NetCDF文件包含名为'lat'、'lon'和'PM2.5'的变量，分别表示纬度、经度和PM2.5数据

获取更多python学习福利，请关注下面公众号，或添加微信lq190604。https://mp.weixin.qq.com/s/1dH38BtumLc0OjMjuHX_5wPython目前可以说是世界上应用最广泛的编程语言之一，而Qt是世界上最好的图形用户界面应用程序开发框架之一。PyQt就是python与Qt结合的产物。今年年初，PyQt6已经出来了，不过我们今天介绍的还是应用最广的PyQt5

我们可以从它的官网https://project.inria.fr/aerialimagelabeling/下载数据集，数据集包含Training Set、Validation Set、Test Set三个部分，分别包含136，4，10幅1500*1500大小的遥感影像与对应的标签影像。我们利用训练好的模型来测试一下我们的数据，模型最终分割的部分结果如下所示。中间的是我们的结果，右边的是targe

Python 是一种面向对象的、解释型的、通用的、开源的脚本编程语言。它简单易用，学习成本低，且拥有众多标准库与第三方库。现如今，python在web应用开发、自动化运维、人工智能、网络爬虫、科学计算上都有了广泛的应用。本文旨在利用5分钟时间带你了解python。python特性Python 是动态、隐式类型（即不必声明变量）、区分大小写（即var和VAR是两个不同的变量）和面向对象（即一切都是对

这个网站最好的地方就是对机器学习做了任务分类，检索对应的模型非常方便。您可以通过使用平台上面的代码重现论文的结果，使用模型性能指标检查所有先前的实现，查看研究论文中使用的数据集、模型和方法。它是下一代知识共享平台，由社区驱动，并在CC-BY-SA许可下对维基百科等开放。根据不同分类进去之后，可以看到最终的数据集，以及不同数据集下不同论文的研究结果。除了机器学习之外，该平台还拥有专门的门户网站，用于

其中Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。全局上下文信息: 由于Transformer的自注意力机制，Segformer可以在整个图像范围内捕获上下文信息，而不受局部感受野的限制，这有助于提高分割的准确性。可扩展性: Transformer架构的并行计算能力使得Segformer在处理大尺度图像时表现更好，因为它可以更轻松地处理长距离的依赖关系。位置编码机制: S

PyTorch 和 TensorFlow近几年一直是深度学习领域的两大热门框架。PyTorch 和 TensorFlow都拥有丰富的API、广阔的用户群体，目前也都广泛用于学术研究和商业应用。我们在学习工作中到底应该选择哪个，这可能是很多初学者与从业者要问的问题。今天我们将从以下几点来帮你更好的进行选择。PyTorch和TensorFlow有什么区别如何根据实际选择最适合的框架我们将从Tensor

而上下文路径则具有较大的感受野，可以捕获更多的上下文信息并生成低分辨率的特征图。遥感地物分类通过对遥感图像中的地物进行准确识别和分类，为资源管理、环境保护、城市规划、灾害监测等领域提供重要信息，有助于实现精细化管理和科学决策，提升社会治理和经济发展水平。下面是一些数据集示例。它具有双边分割的特点，可以同时处理空间信息和上下文信息，从而实现高效、准确的图像分割。在BiseNet中，还有一些关键的技术