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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 像元分类-决策规则
  • 第03讲 神经网络-逼近能力
  • 第04讲 学习算法-梯度下降
  • 第05讲 模型评估-泛化能力
  • 第06讲 非监督学习-降维与聚类

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
    • 9.1 面向对象的分类
    • 9.2 实验要求
    • 9.3 思考探索
    • 9.4 案例展示（SLIC算法分割图像）
    • 9.5 FCN推荐阅读
  • 第10讲 实例分割-RNN
  • 第11讲 图像合成-GAN

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

学生报告

  • 2017年春季课程报告
  • 2018年春季课程报告
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  • 第09讲 语义分割-FCN
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第09讲 语义分割-FCN¶

  • 9.1 面向对象的分类
  • 9.2 实验要求
  • 9.3 思考探索
  • 9.4 案例展示（SLIC算法分割图像）
    • 9.4.1 需要的python模块
    • 9.4.2 SLIC算法原理
    • 9.4.3 SLIC具体实现步骤
    • 9.4.4 python关键代码
    • 9.4.5 分割效果展示
  • 9.5 FCN推荐阅读
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