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Exploiting Deep Features for Remote Sensing Image Retrieval

深度学习方法在图像检索上的应用 Exploiting Deep Features for Remote Sensing Image Retrieval 图像检索——从视觉特征、相似性度量、相关性反馈三个核心方面提出RS图像特征提取的基准（武大）

选择性搜索region proposal+CNN classification+NMS_USB-BBR优化边界框冗余问题

https://blog.csdn.net/weixin_40744915/article/details/80228611 选择性搜索region proposal+CNN classification+NMS_USB-BBR优化边界框冗余问题

Computer Vision Models,Learning and Inference17章形状模型翻译

Computer Vision Models,Learning and Inference17章形状模型翻译。形状及表示，snake模型，形状模板，统计形状模型，子空间形状模型，三维形状模型，形状和外观的统计模型，非高斯统计形状模型，铰接式模型，应用

Computer Vision Models,Learning and Inference13章翻译

Computer Vision Models,Learning and Inference13章图像预 处理与特征提取翻译。逐像素变换（白化，直方图均衡化，滤波，二值），边缘、角点和兴趣点（canny,harris,SIFT）描述子（SIFT，方向梯度直方图，词袋，形状内容）降维（单数值近似，主成分分析，二元主成分分析，K均值）

出租车异常轨迹检测，英文文献阅读带注释

在我阅读可能不断更改的课题方向的各种论文中，看了这篇论文Detecting Anomalous Trajectories and Behavior Patterns Using Hierarchical Clustering from Taxi GPS Data，关于利用出租车轨迹数据，预测其中的异常轨迹，看到比较认真详细的一篇，附带了好多注释，刚刚接触，可能有很多错误，欢迎大家在评论区批评指正！

（WHU论文，带注释）深度卷积神经网络在高分辨率遥感图像的场景分类中的应用

在我阅读可能不断更改的课题方向的各种论文中，看了这篇论文Transferring Deep Convolutional Neural Networks for the Scene Classification of High-Resolution Remote Sensing Imagery.pdf ，各类算法比较的好多，认真看了这篇文章，并附上了自己的注释和标记，刚刚接触，理解不深，可能有错误之处，欢迎在评论区批评指正！

文本文件 无失真压缩 信源熵 lz77

1、对文本信源，寻求最佳压缩方案，现完整的无失真压缩的编译码算法，完成对文本文件的压缩及解压。 2、构建性能分析模块，实现对信源熵的统计、压缩后的传输率（bits/symbol），以及恢复文本的完整情况进行分析。

C++文本文件无失真压缩 Huffman

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文本文件无失真压缩 Huffman

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