THE ITSENSING JOURNAL
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Le déséquilibre des classes survient lorsque certaines classes occupent beaucoup moins d'échantillons ou de superficie que d'autres.
Un score modèle, une fraction de vote et une probabilité étalonnée sont des quantités différentes.
La segmentation sémantique attribue des classes à travers les pixels d'image en utilisant le contexte spatial.
La détection d'objets prédit les emplacements et les classes d'objets définis.
La régression estime une cible continue à partir d'images et d'autres prédicteurs.
L'importance de la caractéristique décrit comment un modèle équipé utilise des prédicteurs dans un calcul particulier.
Un modèle de changement compare les observations ou les caractéristiques dérivées à travers le temps.
Le comptage des pixels classifiés donne la zone de carte sous les décisions du classificateur.
La dérive du modèle décrit les conditions d'entrée ou de performance changeantes après le déploiement.
GeoTIFF combine des valeurs de raster avec la géoréférenciation et les métadonnées connexes.
Un Cloud Optimized GeoTIFF organise des images pour que les clients compatibles puissent demander des gammes d'octets et des niveaux de vue d'ensemble utiles.
Un élément STAC décrit un actif spatiotemporel en utilisant une structure basée sur GeoJSON et des liens vers des données.
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