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
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
8.1 场景分类
8.2 卷积神经网络
8.3 不同卷积网络结构
8.4 代码示例
8.5 RCNN系列推荐阅读
8.6 RCNN相关代码参考
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08讲 对象检测-RCNN
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第08讲 对象检测-RCNN
8.1 场景分类
8.2 卷积神经网络
8.2.1 卷积层
8.2.2 池化层
8.3 不同卷积网络结构
8.3.1 CNN 结构
8.3.2 GoogLeNet
8.3.3 ResNet
8.4 代码示例
8.5 RCNN系列推荐阅读
8.6 RCNN相关代码参考
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