网站1g空间多少钱,做网站怎么移动图片,下列哪个网站不属于sns(社交网络),广西建设执业资格注册中心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。另一方面随着深度学习的不断发展当前以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为主的检测模型。
专题一、深度卷积网络知识
1. 深度学习在遥感图像识别中的范式和问题
2. 深度学习的历史发展历程
3. 机器学习深度学习等任务的基本处理流程
4. 卷积神经网络的基本原理
5. 卷积运算的原理和理解
6. 池化操作全连接层以及分类器的作用
7. BP反向传播算法的理解
8. CNN模型代码详解
9. 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
1. PyTorch简介
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的基本使用与API
6. PyTorch图像分类任务讲解 专题三、卷积神经网络实践与遥感影像目标检测
1. 深度学习下的遥感影像目标检测基本知识
2. 目标检测数据集的图像和标签表示方式
3. 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
4. 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
5. 讲解 one-stage一阶检测模型框架SDD Yolo等系列模型
6. 现有检测模型「CNN系列」发展小结包括AlexNetVGGgoogleNet ResNetDenseNet等模型
7. 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】
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 专题五、Transformer与遥感影像目标检测
1. 从卷积运算到自注意力运算 self-attention
2. pytorch实现的自监督模块
3. 从Transformer到Vision Transformer (ViT)
4. Transformer下的新目标检测范式DETR
5. 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】
1. 一份完整的DETR模型下实现遥感影像的目标检测
2. 讲解针对数据的优化策略
3. 讲解针对模型的优化策略
4. 讲解针对训练过程的优化策略
5. 讲解针对检测任务的优化策略
6. 提供一些常用的检测分割数据集的标注工具 阅读原文
