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基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像目標(biāo)識別入門與實(shí)踐 讀者對象:本書可作為普通高校遙感科學(xué)與技術(shù)、攝影測量與遙感、GIS、模式識別與智能處理等專業(yè)的實(shí)習(xí)教材,也可作為AI開發(fā)愛好者的自學(xué)入門教程
本書共分7章,第1章主要介紹遙感影像與深度學(xué)習(xí)的基本概念;第2章主要介紹計算機(jī)操作與GPU基礎(chǔ)知識;第3章主要介紹深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ);第4章主要介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和基本要素;第5章簡要介紹了Python語言的基本語法與使用;第6章詳細(xì)介紹了PyTorch和TensorFlow兩個機(jī)器學(xué)習(xí)框架的搭建方法;第7章按實(shí)踐操作步驟詳細(xì)介紹了影像分類LeNet網(wǎng)絡(luò)的代碼實(shí)現(xiàn)、影像目標(biāo)檢測Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)的代碼實(shí)現(xiàn)與模型訓(xùn)練以及影像目標(biāo)識別U-Net網(wǎng)絡(luò)的代碼實(shí)現(xiàn)與模型訓(xùn)練。
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