图书 | 深度学习遥感图像处理及应用 |
内容 | 内容推荐 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。 目录 暂无 |
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缩略图 | ![]() |
书名 | 深度学习遥感图像处理及应用 |
副书名 | |
原作名 | |
作者 | 陈磊,刘颖,李洋,赵爽 |
译者 | |
编者 | |
绘者 | |
出版社 | 国防工业出版社 |
商品编码(ISBN) | 9787118131147 |
开本 | 其他 |
页数 | 220 |
版次 | 1 |
装订 | |
字数 | 245000 |
出版时间 | 2024-08-01 |
首版时间 | |
印刷时间 | |
正文语种 | |
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发行模式 | 实体书 |
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图书大类 | 教育考试-考试-计算机类 |
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中图分类号 | TP |
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