第07讲 图像分类-CNN

• 7.1 图像平面特征分类
  • 7.1.1 基于像元的图像分类
  • 7.1.2 图像模式分类
• 7.2 实验要求
• 7.3 思考探索
• 7.4 案例展示
  • 7.4.1实验数据
  • 7.4.2 最大似然分类法简述
  • 7.4.3 全色和多光谱影像分类
  • 7.4.4 全色影像空间邻域升维后分类
  • 7.4.5 类先验概率约束下的全色影像分类
• 7.5 1D卷积网络分类过程分析
  • 7.5.1 网络结构
  • 7.5.2 第一个隐层的特征空间剖分情况
  • 7.5.3 第二、三个隐层（卷积池化层）的特征空间剖分情况
  • 7.5.4 输出层的特征空间剖分情况
• 7.6 卷积网络分类过程可视化
  • 7.6.1 导入库
  • 7.6.2 定义各类激活函数
  • 7.6.3 导入数据开始训练
  • 7.6.4 可视化实验数据及实验结果
  • 7.6.5 定义逐层可视化函数
  • 7.6.6 卷积网络分类过程逐层可视化
• 7.7 卷积网络学习过程
  • 7.7.1 加载数据和网络设置
  • 7.7.2 数据可视化
  • 7.7.3 定义可视化方法和相关设置
  • 7.7.4 反向传播过程可视化
• 7.8 遥感图像场景分类可视化解释
  • 7.8.1 场景分类训练过程
  • 7.8.2 分类过程可视化