查看网站源代码建站可以,东莞横沥镇属于哪个区,如何做一个公司的网站,中企动力是国企还是私企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。随着小卫星星座的普及#xff0c;对地观测已具备多次以上的全球覆盖… 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。随着小卫星星座的普及对地观测已具备多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。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。 另一方面随着无人机自动化能力的逐步升级它被广泛的应用于多种领域如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的数据处理越来越复杂。 面对这些挑战当前基于卷积神经网络的影像自动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。同时当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的模型。虽然以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
深度卷积网络知识详解 深度学习在遥感图像识别中的范式和问题
深度学习的历史发展历程
机器学习深度学习等任务的基本处理流程
卷积神经网络的基本原理
卷积运算的原理和理解
池化操作全连接层以及分类器的作用
BP反向传播算法的理解
CNN模型代码详解
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 PyTorch简介
动态计算图静态计算图等机制
PyTorch的使用教程
PyTorch的学习案例
PyTorch的基本使用与API
6.PyTorch图像分类任务讲解
7.不同超参数如初始化学习率对结果的影响
8.使用PyTorch搭建神经网络并实现手写数字的分类
9.使用PyTorch修改模型并提升分类模型表现 卷积神经网络实践与目标检测 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
无人机影像的植物识别和统计
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「CNN系列」发展小结包括OHEM、FCN、DCN等模型
卷积神经网络实践与目标检测 【FasterRCNN】
一份完整的Faster-RCNN 模型下实现遥感影像的目标检测
讲解数据集的制作过程包括数据的存储和处理
数据集标签的制作
模型的搭建组合和训练
检测任数据集在验证过程中的注意事项
卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例 Transformer与遥感影像目标检测 从卷积运算到自注意力运算 self-attention
pytorch实现的自监督模块
从Transformer到Vision Transformer (ViT)
ViT模型在遥感影像中的应用 Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】 Transformer下的新目标检测范式DETR
各类模型在遥感影像下的对比和调研
一份完整的DETR模型下实现遥感影像的目标检测
讲解针对检测任务的优化策略 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 深度学习下的ASL机载激光扫描仪点云数据语义分类任务的基本知识 PointNet与PointNet等模型的基本讲解
点云数据的预处理和划分
点云数据的语义分割
点云数据的预测结果分析 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 基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用
GEE遥感云大数据在林业中的应用与典型案例实践
基于“遥感”蓝碳储量估算、红树林信息提取实践技术应用与科研论文写作
