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文章 2023-05-13 来自：开发者社区

Google Brain 新作 | diffusion合成数据集来提升ImageNet分类效果

Title: Synthetic Data from Diffusion Models Improves ImageNet ClassificationPaper: https://arxiv.org/pdf/2304.08466.pdf导读深度生成模型正变得越来越强大，现在可以根据文本提示生成多样且高保真度的逼真图像样本。它们**是否已经达到了可以用于生成数据增强的自然图像的程度，从而有助于改....

Google Brain 新作 | diffusion合成数据集来提升ImageNet分类效果
文章 2022-06-13 来自：开发者社区

Google Earth Engine——Murray全球潮间带变化数据集在潮滩分类，用于开发陆地卫星协变量层的陆地卫星图像的数量

The Murray Global Intertidal Change Dataset contains global maps of tidal flat ecosystems produced via a supervised classification of 707,528 Landsat Archive images. Each pixel was classified into ti....

Google Earth Engine——Murray全球潮间带变化数据集在潮滩分类，用于开发陆地卫星协变量层的陆地卫星图像的数量
文章 2022-06-13 来自：开发者社区

Google Earth Engine——该数据集是2018年30米分辨率的中国梯田分布地图。它是通过使用基于谷歌地球引擎平台的多源和多时空数据进行基于像素的监督性分类开发的。

This dataset is a China terrace map at 30 m resolution in 2018. It was developed through supervised pixel-based classification using multisource and multi-temporal data based on the Google Earth Engi....

Google Earth Engine——该数据集是2018年30米分辨率的中国梯田分布地图。它是通过使用基于谷歌地球引擎平台的多源和多时空数据进行基于像素的监督性分类开发的。
文章 2022-06-13 来自：开发者社区

Google Earth Engine——该数据集为格陵兰岛冰原提供了15米的完整的陆地冰和海洋分类

This dataset provides complete land ice and ocean classification masks at 15 m for the Greenland ice sheet. Ice cover was mapped using a combination of orthorectified panchromatic (band 8) imagery fr....

Google Earth Engine——该数据集为格陵兰岛冰原提供了15米的完整的陆地冰和海洋分类

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