深度学习遥感图像处理及应用
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作者陈磊,刘颖,李洋,赵爽 著
出版社国防工业出版社
ISBN9787118131147
出版时间2021-12
装帧平装
开本其他
定价88元
货号17559660
上书时间2025-01-07
商品详情
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目录
第1章深度学习遥感图像处理技术的研究目的和意义
1.1研究目的和意义
1.2国内外研究现状
1.2.1遥感飞机目标检测与识别方法的研究现状
1.2.2遥感舰船目标检测与识别方法的研究现状
1.2.3遥感建筑物提取方法的研究现状
1.2.4遥感图像土地提取方法的研究现状
第2章深度学习基础理论
2.1卷积神经网络
2.1.1卷积神经网络结构
2.1.2卷积神经网络分类器
2.1.3理论感受野与有效感受野
2.1.4跨尺度特征融合
2.1.5注意力机制
2.2典型深度学习算法网络
2.2.1单阶段目标检测算法
2.2.2双阶段目标检测算法
2.2.3DeepLab语义分割算法
2.2.4U-Net卷积神经网络
2.3网络轻量化相关理论
2.3.1网络轻量化的必要性
2.3.2轻量化网络结构设计
2.3.3网络压缩
2.3.4评价指标
……
内容摘要
本书全面讲解了卷积神经网络（CNN）、单阶段目标检测、双阶段目标检测、多尺度融合、注意力机制和语义分割等深度学习算法在遥感图像分类、检测、分割和提取等方面的应用，介绍了各种深度学习模型的原理及其在遥感图像处理中的具体实现方法。本书以遥感图像飞机目标检测、舰船目标检测、遥感图像建筑物提取及遥感图像土地语义分割为例，详细介绍了遥感数据集的增强方法、数据预处理方法、特征提取方法和模型评估方法等，并在通用遥感数据集上对几种遥感图像处理方法进行了设计、验证和评估。
精彩内容
随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，深度学习在遥感图像处理中的应用正变得越来越广泛。本书从深度学习与遥感图像处理的相关背景开始，系统地介绍了深度学习在遥感图像处理和分析中的最新进展和应用。本书共分为六章，以遥感图像飞机目标检测、舰船目标检测、遥感图像建筑物提取及遥感图像土地语义分割为例，详细介绍了遥感数据集的增强方法、数据预处理方法、特征提取方法和模型评估方法等，并在通用遥感数据集上对几种遥感图像处理方法进行了设计、验证和评估。
本书旨在为遥感图像处理和深度学习算法的初学者和高级研究者提供一个全面的学习指南，同时也为深度学习在遥感图像处理和应用领域的研究和应用提供重要的参考和技术支持。
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