北京当地网站 点,做网站用什么系统,cms系统教程,阿里云 网站接入方式我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动#xff0c;高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成#xff0c;将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB#xff0c;遥感大数据时…我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征能够从大量训练集中自动学习全局特征这种特征被称为“学习特征”是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大PyTorch平台的掌握也并不容易。为使广大学者能理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法掌握利用PyTorch为基础的遥感影像地物分类遥感图像目标检测以及遥感图像目标分割等应用。
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深度卷积网络知识详解 1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题
2.梳理深度学习的历史发展历程从中理解深度学习在遥感应用中的优缺点
3.机器学习深度学习等任务的处理流程
4卷积神经网络的原理及应用
5卷积运算的原理、方法
6池化操作全连接层以及分类器的作用及在应用中的注意事项
7BP反向传播算法的方法
8CNN模型代码详解
9特征图卷积核可视化分析 PyTorch应用与实践遥感图像场景分类
1.PyTorch框架
2.动态计算图静态计算图等机制
3.PyTorch的使用教程
4.PyTorch的学习案例
5.PyTorch的使用与API
6.PyTorch图像分类任务策略方法
案例
1不同超参数如初始化学习率对结果的影响
2使用PyTorch搭建神经网络并实现遥感图像场景分类 卷积神经网络实践与遥感影像目标检测 深度学习下的遥感影像目标检测基本知识目标检测数据集的图像和标签表示方式讲解目标检测模型的评估方案包括正确率精确率召回率mAP等讲解two-stage二阶检测模型框架RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框架的演变和差异讲解 one-stage一阶检测模型框架SDD Yolo等系列模型现有检测模型发展小结 遥感影像目标检测任务案例 案例 1
1一份完整的Faster-RCNN 模型下实现遥感影像的目标检测
2讲解数据集的制作过程包括数据的存储和处理
3数据集标签的制作
4模型的搭建组合和训练
5检测任数据集在验证过程中的注意事项 深度学习与遥感影像分割任务 深度学习下的遥感影像分割任务的基本概念讲解FCNSegNetU-net等模型的差异分割模型的发展小结遥感影像分割任务和图像分割的差异在遥感影像分割任务中的注意事项案例 讲解数据集的准备和处理遥感影像划分成小图像的策略模型的构建和训练方法验证集的使用过程中的注意事项 遥感影像问题探讨与深度学习优化技巧 现有几个优秀模型结构的演变原理包括AlexNetVGGgoogleNetResNetDenseNet等模型从模型演变中讲解实际训练模型的技巧讲解针对数据的优化策略讲解针对模型的优化策略讲解针对训练过程的优化策略讲解针对检测任务的优化策略讲解针对分割任务的优化策略提供一些常用的检测分割数据集的标注工具 学员根据科研或生产实际集体讨论深度学习实施方案提供若干附加材料包括数据集标签工具、代码以及学习材料实例回顾、训练、巩固
答疑与讨论大家提前把问题整理好
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