【摘 要】
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为了提高机器学习中遥感图像样本的规范水平与采集效率,方便样本动态检索与动态采集,文章根据机器学习样本采样的规范性要求,构建了尺度可变、跨越平台的遥感图像样本采集方案,然后采用C#与数据库相结合的方式实现了样本图像分类、动态采集、结果可视、同时录入样本信息的样本采集模式,并完成了原型工具开发。研究结果表明:采集尺度程序化控制、与平台无关的截图方案可以根据学习要求任意改变图像截取标准高效地完成样本采集
【基金项目】
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吉林大学大学生创新创业训练计划项目(编号:201910183092)。
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为了提高机器学习中遥感图像样本的规范水平与采集效率,方便样本动态检索与动态采集,文章根据机器学习样本采样的规范性要求,构建了尺度可变、跨越平台的遥感图像样本采集方案,然后采用C#与数据库相结合的方式实现了样本图像分类、动态采集、结果可视、同时录入样本信息的样本采集模式,并完成了原型工具开发。研究结果表明:采集尺度程序化控制、与平台无关的截图方案可以根据学习要求任意改变图像截取标准高效地完成样本采集。样本信息分类化采集、管理、可视化浏览可以快速地实现机器学习样本库动态管理与问题排查,且为进一步划分训练
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