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深度學習遙感圖像處理及應用 版權信息
- ISBN：9787118131147
- 條形碼：9787118131147 ; 978-7-118-13114-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
深度學習遙感圖像處理及應用 內容簡介
隨著遙感技術的不斷進步和深度學習算法的快速發展，深度學習在遙感圖像處理中的應用正變得越來越廣泛。本書從深度學習與遙感圖像處理的相關背景開始，系統地介紹了深度學習在遙感圖像處理和分析中的*新進展和應用。本書共分為六章，以遙感圖像飛機目標檢測、艦船目標檢測、遙感圖像建筑物提取及遙感圖像土地語義分割為例，詳細介紹了遙感數據集的增強方法、數據預處理方法、特征提取方法和模型評估方法等，并在通用遙感數據集上對幾種遙感圖像處理方法進行了設計、驗證和評估。
本書旨在為遙感圖像處理和深度學習算法的初學者和高級研究者提供一個全面的學習指南，同時也為深度學習在遙感圖像處理和應用領域的研究和應用提供重要的參考和技術支持。
深度學習遙感圖像處理及應用 目錄
第1章深度學習遙感圖像處理技術的研究目的和意義
1.1研究目的和意義
1.2國內外研究現狀
1.2.1遙感飛機目標檢測與識別方法的研究現狀
1.2.2遙感艦船目標檢測與識別方法的研究現狀
1.2.3遙感建筑物提取方法的研究現狀
1.2.4遙感圖像土地提取方法的研究現狀
第2章深度學習基礎理論
2.1卷積神經網絡
2.1.1卷積神經網絡結構
2.1.2卷積神經網絡分類器
2.1.3理論感受野與有效感受野
2.1.4跨尺度特征融合
2.1.5注意力機制
2.2典型深度學習算法網絡
2.2.1單階段目標檢測算法
2.2.2雙階段目標檢測算法
2.2.3DeepLab語義分割算法
2.2.4U-Net卷積神經網絡
2.3網絡輕量化相關理論
2.3.1網絡輕量化的必要性
2.3.2輕量化網絡結構設計
2.3.3網絡壓縮
2.3.4評價指標
……
展開全部
深度學習遙感圖像處理及應用 作者簡介
陳磊，工學博士，主要從事深空遙控成像技術及遙感圖像處理技術的研究，承接了天問1號、2號、探月4期、仰望1號等多項深空探測任務的載荷研制，同時承擔了吉林省科技廳科技重大科技攻關任務2項，發表論文10余篇，申請專利5項，獲得吉林省科技進步二等獎1項，航天科技集團科技進步二等獎1項。
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