PRoRS
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课程介绍
第01讲 概述
第一部分:特征空间像元分类
第02讲 分类过程
2.1 算法原理
2.2 分类函数
2.3 示例代码
2.4 探究式问题
2.5 课后习题
2.6 课件示例代码
2.6.1 特征空间可视化
2.6.2 全连接神经网络分类过程可视化
第03讲 学习过程
第04讲 深度学习
第05讲 模型选择
第06讲 数据准备
课后作业 1
第二部分:图像平面对象识别
第07讲 图像分类-CNN
第08讲 对象检测-RCNN
第09讲 语义分割-FCN
第10讲 实例分割-RNN
第11讲 图像合成-GAN
课后作业 2
第三部分:地球表面遥感制图
第12讲 地表覆盖制图
第13讲 土地覆盖分类
第14讲 专题制图
第15讲 变化遥感监测
课后作业 3
学生报告
2017年春季课程报告
2018年春季课程报告
PRoRS
第02讲 分类过程
2.6 课件示例代码
在 GitHub 上编辑
2.6 课件示例代码
2.6.1 特征空间可视化
2.6.1.1 特征可视化
2.6.1.2 线性可分数据
2.6.1.3 非线性可分数据
2.6.2 全连接神经网络分类过程可视化
1. 导入所需的模块
2. 准备训练数据与特征空间离散点
3. 实验数据可视化展示
4. 进行训练并获得网络权重
5. 展示分类结果
6. 定义相关工具函数
7. 各层及各节点可视化展示
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