高光谱遥感技术的应用正在不断拓展，这些数据集为遥感研究人员和开发者提供了丰富的资源，帮助大家更好地进行图像分类、特征提取和数据分析。希望这些数据集能够为你的科研工作带来帮助！注：数据集资源整合自网络，版权归原作者及刊载媒体所有。廖晓龙.基于Transformer架构的高光谱遥感图像分类研究[D].湖南理工学院,2024.DOI:10.27906/d.cnki.gnghy.2024.000099.

在现代深度学习项目中，显卡是必不可少的硬件。如果你的电脑没有显卡，或者显卡的内存非常小，无法满足深度学习模型训练的需求，那么你可以选择使用云平台租赁显卡。是一个非常不错的选择，它提供了高性能的GPU计算资源，并且非常适合咱们学生党，帮助你解决硬件限制问题。今天，我们就来详细讲解如何通过平台进行深度学习任务的配置和使用。

本项目是一个基于人工智能的智能交通系统，旨在对城市路网进行实时监控与交通拥堵评估。该系统能够同时处理多路视频流，运用深度学习技术实现车辆检测与跟踪，并通过直观的Web界面展示关键的交通指标，为交通管理及出行决策提供数据支持。是越南的一个算法工程师写的，所以代码中全是越南语，分享的代码已经调成中文。资源获取方式：https://mbd.pub/o/bread/YZWXmppxZA==

本项目是一个基于人工智能的智能交通系统，旨在对城市路网进行实时监控与交通拥堵评估。该系统能够同时处理多路视频流，运用深度学习技术实现车辆检测与跟踪，并通过直观的Web界面展示关键的交通指标，为交通管理及出行决策提供数据支持。是越南的一个算法工程师写的，所以代码中全是越南语，分享的代码已经调成中文。资源获取方式：https://mbd.pub/o/bread/YZWXmppxZA==

其他不懂的可以把代码发给AI哦，让它给你解读。

【代码】python tif转png。

1.需要有GEE本地Python环境。2.需要有6S大气校正模型环境。

加上项目根目录3DT-Net。

就是建立了很多决策树，把很多决策树组合到一起就是森林。这些决策树都是为了解决同一任务建立的，最终的目标也都是一致的，最后将其结果来平均即可。：因为输入一样建模的决策树也一样求平均后的结果就一样，这就没有意义了，所以需要随机，需要二重随机性，一重是输入数据随机，另一重是建模选择的特征随机。随机森林的目的就是要通过大量的基础树模型找到最稳定可靠的结果。1.随机森林首先是一种并联的思想，同时创建多个树模

计算机视觉（Computer Vision, CV）是人工智能（AI）的一个重要分支，它致力于让计算机 “看懂” 视觉信息 —— 即像人类一样理解图像、视频等视觉数据中的内容和含义。计算机视觉四大基本任务（分类、定位、检测、分割）