网站项目需求表,大连中山网站建设,成品源码灬1688高清完整版,天津建设培训中心网站文章目录 前言专题一、深度卷积网络知识专题二、PyTorch应用与实践#xff08;遥感图像场景分类#xff09;专题三、卷积神经网络实践与遥感影像目标检测专题四、卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】专题五、Transformer与遥感影像目标检测专题六、Transfo… 文章目录 前言专题一、深度卷积网络知识专题二、PyTorch应用与实践遥感图像场景分类专题三、卷积神经网络实践与遥感影像目标检测专题四、卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】专题五、Transformer与遥感影像目标检测专题六、Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】更多了解 —————————————————————————————————————————— 前言
遥感影像目标检测技术近年来经历了从传统卷积神经网络CNN到基于Transformer架构的演进。CNN尤其是Faster-RCNN凭借其强大的特征提取能力在遥感影像目标检测中取得了显著成果。然而Faster-RCNN在处理遥感影像时仍面临挑战如对多尺度、多角度目标的检测效率较低且对复杂背景和遮挡的适应性不足。 随着Transformer架构的引入目标检测技术迎来了新的突破。DETRDetection Transformer利用Transformer的全局特征建模能力显著提升了目标检测的精度和效率。DETR通过端到端的训练方式减少了对人工标注数据的依赖同时在处理遥感影像中的小目标和复杂场景时表现出色。此外Transformer架构在多源数据融合方面也展现出优势能够更好地挖掘遥感影像中的光谱和空间信息。 未来随着深度学习技术的不断创新和多源数据融合的深入研究遥感影像目标检测将迎来更广阔的发展空间。
专题一、深度卷积网络知识 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
专题二、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 PyTorch图像分类任务
专题三、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 目标检测模型的评估方案包括正确率精确率召回率mAP等 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AlexNetVGGgoogleNet ResNetDenseNet等模型 从模型演变中讲解实际训练模型的技巧
专题四、卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】 一份完整的Faster-RCNN 模型下实现遥感影像的目标检测 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
专题五、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) 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
专题六、Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】 一份完整的DETR模型下实现遥感影像的目标检测 针对数据的优化策略 针对模型的优化策略 针对训练过程的优化策略 针对检测任务的优化策略 提供一些常用的检测分割数据集的标注工具
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