《Journal of Applied Remote Sensing》期刊投稿模板 Latex格式

激光雷达经典著作，所有章节。

我是武汉大学遥感信息工程大二学生，找到的一篇英文原版论文。论述了深度学习在遥感领域的应用。觉得此文对遥感专业，且对深度学习感兴趣的同学有一定指导意义。

压缩感知matlab源码 Detouring-Matching-Pursuit-Algorithm-in-Compressed-Sensing 压缩感知中迂回式匹配追踪算法 压缩感知 匹配追踪 迂回 迂回式 迂回式匹配追踪 matlab源代码 计算机研究与发展 2014年9期

ME495机器人的传感，导航和机器学习 耶尔·本·沙洛姆（Yael Ben Shalom） 2021年冬季 包装清单 该存储库包含几个ROS软件包： 适应差动驱动机器人的软件包，可满足我们的需求。 2d-处理SE（2）中的转换的程序包。 使turtlesim乌龟遵循rectanglep路径的软件包。 一个软件包，用于存储与turtlebot硬件交互的代码。 一个模拟机器人运动学的软件包，以及一个用于检测地标和地标id的相对x，y位置的传感器。 软件包包含实现基于特征的卡尔曼滤波器SLAM。 该存储库使用外部软件包： nuturtlebot-附加软件包，可帮助我们使用turtlebot上的较低级硬件。 为了运行该项目，请下载turtle.repos文件。

研究遥感和GIS不确定性方面的经典论文集，非常适合相关研究人员参考

DOTA-DOAI 抽象的 这个repo是我们团队参加DOTA相关比赛的代码库，包括旋转和水平检测。 我们主要使用基于的两阶段检测器，由和完成。 我们还推荐了一个基于张量流的，由领导。 表现 DOTA1.0（任务1） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN ResNet152_v1d (600,800,1024)->MS DOTA1.0 trainval DOTA1.0测试 78.99 全部 2x 是的 2X GeForce RTX 2080 Ti 1 cfgs_dota1.0_res152_v1.py DOTA1.0（任务2） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN（内存消耗） ResNet152_v1

压缩感知相关参数、重构的方法等代码，具体说明如下 Measurement matrixs ：存有多种测量矩阵的实现代码 Reconstruction algorithms ：存有多种重构算法的实现，包括最经典的 OMP、SAMP 等方法 Refactoring articles ：保存了 CS 中多种重构算法的解释文件 Some examples ：CS的实验案例 Sparse basis ：保存了典型稀疏基的实现代码 注意：此中代码多为 .m 文件，且每个路径中都有相关的txt文件说明各自所实现的内容！

b-样条配准matlab代码运动估计-压缩传感-MRI 该存储库包含JFPJ Abascal、P Montesinos、E Marinetto、J Pascau、M Desco论文中介绍的基于 B 样条的压缩感知 (SPLICS) 方法的 MATLAB 代码。 小动物研究中自门控心脏电影 MRI 的总变异与基于运动估计的压缩感知方法的比较。 PLOS ONE 9(10): e110594, 2014. DOI: SPLICS 通过将连续帧之间的运动建模到重建框架中来概括时空总变化 (ST-TV)。 使用基于分层 B 样条的非刚性配准方法估计运动。 SPLICS 解决了以下问题 其中第一项对应于 TV，T 是时间稀疏算子，F 是傅立叶变换，u 是重构图像，f 是欠采样数据。 使用 Split Bregman 公式可以有效地解决优化问题。 这个演示 此演示在心脏电影 MRI 数据上比较 TV、时空 TV 和 SPLICS。 此版本的 SPLICS 包括两个步骤：i) 根据先前的重建（在此示例中由 TV 给出的图像）估计运动，以构建编码运动的稀疏时间算子，ii) 考虑先前估计的运动算子的图像

Dror Baron等在其名为“Distributed Compressed Sensing”指出具有相关信息的多个观测源采用联合重构算法可以获取更好的重构效果，当观测源足够多时，甚至只需要K+1观测次数就可以完全重构出原信号。文献中提出了两种算法OSGA（One-Step Greedy Algorithm）和SOMP（Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit）。