文件名称：aeronetlib:深度学习的遥感数据处理库
文件大小：1.24MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 09:19:23
JupyterNotebook
航空网库 Python库可与地理空间栅格和矢量数据配合使用，以进行深度学习 内容清单 目的和范围 模组 快速入门示例 要求和安装 文档和维基 引用 执照 目的和范围 Aeronetlib旨在使深度学习研究人员更轻松地处理遥感数据。 该库的主要功能： 处理地理空间栅格，包括大图像； 从数据集中对图像补丁进行随机采样以进行模型训练； 从图像中顺序采样补丁以进行推断； 栅格蒙版和矢量多边形之间在两个方向上的转换。 模块和类 .raster 乐队| 乐队合集 BandSample | BandSampleCollection 。向量 功能| FeatureCollection .transforms 多边形化 栅格化 .io 预测变量 窗口阅读器 SampleWindowWriter SampleCollectionWindowWriter 。可视化 add_mask
【文件预览】：
aeronetlib-master
----MANIFEST.in(17B)
----README.rst(7KB)
----aeronet()
--------criterions()
--------converters()
--------backend()
--------__init__.py(53B)
--------dataset()
--------__version__.py(63B)
----notebooks()
--------Dataset.ipynb(791KB)
--------test_sample()
--------.gitkeep(0B)
----requirements-docs.txt(0B)
----requirements.txt(104B)
----__init__.py(0B)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(4KB)
----docs()
--------aeronet.dataset.utils.rst(145B)
--------aeronet.dataset.dataset.rst(146B)
--------install.rst(1KB)
--------conf.py(5KB)
--------guides()
--------aeronet.dataset.raster()
--------aeronet.dataset.io.rst(118B)
--------aeronet.dataset.coords.rst(131B)
--------quickstart.rst(118B)
--------index.rst(901B)
--------aeronet.dataset.visualization.rst(157B)
--------Makefile(580B)
--------.gitkeep(0B)
--------aeronet.converters.rst(304B)
--------aeronet.dataset.vector()
--------modules.rst(595B)
--------aeronet.dataset.transforms.rst(403B)
----tests()
--------__init__.py(0B)
----.gitignore(1KB)