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深度學習
基于深度屬性學習的光學遙感圖像分類研究 版權信息
- ISBN：9787563572281
- 條形碼：9787563572281 ; 978-7-5635-7228-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于深度屬性學習的光學遙感圖像分類研究 內容簡介
本書共分為8章，重點研究了基于深度屬性學習的光學遙感圖像分類方法，如基于屬性學習預測的細粒度遙感目標分類、基于多源屬性學習的細粒度遙感場景分類、基于屬性建模遷移的少樣本遙感圖像分類、基于視覺屬性自動化標注的零樣本遙感圖像場景分類等。對于每種典型的遙感圖像分類方法，從研究者的角度，詳細地介紹了其研究背景、問題描述、算法模型、實驗結果等。 本書所述的遙感圖像分類研究方法及實驗分析，對從事遙感圖像解譯的相關科技工作者以及碩博研究生具有較大的啟發與指導意義。
基于深度屬性學習的光學遙感圖像分類研究 目錄
第1章緒論
1.1研究背景及意義
1.2光學遙感圖像分類
1.2.1應用場景與難點挑戰
1.2.2研究進展
1.3研究內容
1.4本書章節安排
本章參考文獻
第2章
視覺信息認知計算與深度屬性學習理論與方法
2.1視覺信息認知計算理論
2.1.1人類視覺層次感知機制
2.1.2計算機視覺信息認知理論
2.2深度屬性學習理論
2.2.1屬性的定義與分類
2.2.2屬性的獲取途徑
2.2.3屬性的特點及研究意義
2.3屬性學習在深度學習中的應用
2.4本章小結
本章參考文獻
第3章基于屬性學習預測的細粒度遙感目標分類
3.1引言
3.2基于屬性學習的可解釋圖像分類模型
……
展開全部
基于深度屬性學習的光學遙感圖像分類研究 作者簡介
許文嘉，北京郵電大學信息與通信工程學院特聘副研究員，博士生導師。2022年于中國科學院大學獲得博士學位。德國馬克思普朗克協會國際交流獎學金獲得者、2022年中國電子教育學會優秀博士論文獎獲得者。長期從事空天遙感數據智能處理和深度學習等方面研究，包括多源遙感數據智能解譯、計算機視覺、電磁智能感知認知等。相關研究成果在國際權威期刊和會議上發表論文二十余篇。
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