Google Earth Engine（GEE）——加拿大高分辨率数字高程模型（HRDEM）
加拿大高分辨率数字高程模型（HRDEM） 这个数据集目前只提供给内部人员计划中的人。 高分辨率数字高程模型（HRDEM）产品是由机载LiDAR数据（主要在南部）和北部的卫星图像得出。对加拿大领土的完整覆盖正在逐步建立。它包括数字地形模型（DTM）、数字表面模型（DSM）和其他衍生数据。对于DTM数据集，可用的衍生数据有坡度、坡面、阴影浮雕、彩色浮雕和彩色阴影浮雕图；对于DSM数据...
Google Earth Engine（GEE）——NOAA海平面上升数字高程模型（DEMs）
NOAA海平面上升数字高程模型（DEMs） NOAA沿海服务中心已经开发了高分辨率的数字高程模型（DEMs），用于该中心的海平面上升和沿海洪水影响的互联网地图应用。这些DEMs作为源数据集，用于导出数据，以可视化美国沿海及其领土上的海平面上升造成的淹没影响。 这些数据是作为美国国家海洋和大气管理局海岸服务中心创建在线地图查看器的一部分，称为海平面上升和沿海洪水影响查看器。它描述了...
Google Earth Engine（GEE）——全球哥白尼数字高程模型（GLO-30 DEM）
哥白尼数字高程模型（GLO-30 DEM） 哥白尼DEM是一个数字表面模型（DSM），代表了地球的表面，包括建筑物、基础设施和植被。我们提供两种哥白尼DEM的实例，分别是GLO-30 Public和GLO-90。GLO-90提供90米的全球覆盖。GLO-30公共版提供有限的30米的全球覆盖，因为哥白尼计划还没有向公众发布覆盖特定国家的一小部分瓦片。请注意，在这两种情况下，海洋地区都没有瓦...
详细解读 | Google与Waymo教你如何更好的训练目标检测模型！！！（附论文）（二）
3检测框架3.1 RetinaNet-RS检测Head遵循标准的RetinaNet head设计。简而言之，在最终的预测层之前使用4个3×3特征维数为256的卷积层和分类子网。每个卷积层之后是一个BN层和一个SiLU。卷积层在检测头的所有特征层中共享，而BN层不共享。作者设置anchor的长宽比为[1.0;2.0;0.5]，并将基准anchor大小设置为3.0。focal loss参数α和γ分别....
详细解读 | Google与Waymo教你如何更好的训练目标检测模型！！！（附论文）（一）
1简介通过更好的模型架构、训练和推理方法的结合，目标检测系统的速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样的技术，以理解现代检测系统的大多数改进来自哪里。本文用RetinaNet和RCNN检测器在普通的ResNet-FPN backbone上对这些改进进行benchamrk测试。普通检测器的准确率提高了7.7%，速度提高了30%。作者进一步提供了简单的scale策略来生成形....
详细解读Google新作 | 教你How to train自己的Transfomer模型？
1简介Vision Transformers(Vision transformer, ViT)在图像分类、目标检测和语义分割等视觉应用中得到了具有竞争力得性能。与卷积神经网络相比，当在较小的训练数据集上训练时，通常发现Vision Transformer较弱的归纳偏差导致对模型正则化或数据增强(简称AugReg)的依赖增加。为了更好地理解训练数据量、AugReg、模型大小和计算预算之间的相互作用....
无需多视图！Google重磅升级NeRF：仅需一张平面图即可生成3D模型
【新智元导读】NeRF最大的弊端被攻克！人类视觉中，有一个很重要的能力就是可以从二维图像中理解图像的三维形状。理解三维几何对于了解物体和场景的物理和语义结构至关重要，但当下计算机的视觉仍然很难从二维照片中抽取出三维几何信息。2020年，神经辐射场（NeRF）模型发布，仅根据二维图像即可生成三维模型，不过缺陷也很明显：模型需要同一个场景（scene）的多个视图（views）作为监督学习的输入。如果....
两张照片就能转视频！Google提出FLIM帧插值模型
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】传统的帧插值通常都是在两张极其相似之间生成图像。最近Google提出的FLIM模型能够对动作变化幅度较大的两张照片进行帧插值来生成视频：首次引入Gram损失，不仅锐度提升，细节也拉满！帧插值（Frame Interpolation）是计算机视觉领域的一项关键任务，模型需要根据给定的两个帧，来预测、合成平滑的中间图像，在现实世界中也有极....
好饭不怕晚,Google基于人工智能AI大语言对话模型Bard测试和API调用(Python3.10)
谷歌(Google)作为开源过著名深度学习框架Tensorflow的超级大厂，是人工智能领域一股不可忽视的中坚力量，旗下新产品Bard已经公布测试了一段时间，毁誉参半，很多人把Google的Bard和OpenAI的ChatGPT进行对比，Google Bard在ChatGPT面前似乎有些技不如人。 事实上，Google Bard并非对标ChatGPT的产品，Bard是基于LaMDA模型对话而进.....
Google的神经网络表格处理模型TabNet介绍
Google Research的TabNet于2019年发布，在预印稿中被宣称优于表格数据的现有方法。它是如何工作的，又如何可以尝试呢？表格数据可能构成当今大多数业务数据。考虑诸如零售交易，点击流数据，工厂中的温度和压力传感器，银行使用的KYC (Know Your Customer) 信息或制药公司使用的模型生物的基因表达数据之类的事情。论文称为TabNet: Attentive Interp....
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