标签：变化检测 分割 架构 人工智能 专题学习 语义 遥感 影像
peixun背景
随着空间科学的发展,遥感技术得到越来越广泛的应用,而遥感图像具有信息量大,数据维数多的特点,因此怎样充分利用这些数据已成为亟待解决的问题.人工智能技术特别是深度学习技术的快速发展，也已经成为测绘遥感学科发展的重要驱动力量。随着国内外卫星商业化的发展，以及无人机的普及，遥感数据量快速增长，空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率得到不断提升。目前遥感数据呈现出高中低分辨率、多光谱、高光谱、SAR、街景及LiDAR激光点云等多源数据共存的情况，为遥感监测及其他多领域应用提供了基本数据保障。但同时对遥感目标的快速、准确、自动化识别带来了新的研究课题与挑战。在遥感目标识别中融入人工智能技术是当今的一个研究热点，也是未来的发展趋势
一、peixun目标
深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层的特征抽取，它揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征，这也是其在无人机影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变，然而卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度大，各类深度学习平台的掌握也并不容易，因此，为使广大学者能理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，掌握利用Pytorch、transform语言为基础的语义分割、图像分类，像素级变化检测，地物分类提取，本单位特此举办“人工智能深度学习遥感影像语义分割”专题培训班
二、peixun特色
1、课程特色–全面的课程技术应用、原理流程、实例联系全贯穿
2、学习模式–理论知识与上机操作相结合，让零基础学员快速熟练掌握
3、课程服务答疑–主讲老师将为您实际工作中遇到的问题提供专业解答
三、主讲老师
王老师，来自国内985高校，主要从事从事人工智能、深度学习、语义分割、遥感图像处理、建筑物变化检测、道路检测、道路提取等研究，在重点期刊文章发表多篇深度学习遥感测绘方面的文章
人工智能深度学习遥感影像语义分割专题培训课表
第一天课程安排：
课程 主要内容
上午 深度学习发展历史
深度学习具体能解决什么问题
深度学习基本算子、基本架构
深度学习框架介绍
tensorflow
pytorch
PaddlePaddle
其他国产深度学习框架
深度学习基础理论
FCN网络架构
下午 Pytorch架构介绍
Pytorch使用基本教程
Pytorch搭建基本网络架构
Pytorch搭建全卷积神经网络分类
案例：
基于pytorch的FCN遥感影像分类入门、详解、答疑。
第二天课程安排：
课程 主要内容
上午 语义分割介绍
语义分割适应的应用场景
通用编码-解码架构深入讲解
Unet网络介绍、特点、应用领域与缺点讲解
案例：
使用Unet语义分割进行遥感影像像素级分类
Unet网络架构
DeeplabV3+网络架构
改进空间金字塔池化网络
下午 深入了解语义分割网络，搭建Deeplab v3+网络等
Deeplab的发展历程
空洞空间金字塔池化架构讲解
相关改进多尺度语义分割网络介绍。
案例：
使用Deeplab v3与Unet进行遥感图像语义分割，并对比分析差异，
深入讲解差异的原因。
第三天课程安排：
课程 主要内容
上午 深入理解语义分割样本构建过程
利用python与GDAL从源码实现语义分割样本批量导出
语义分割样本增强及相关方法讲解
案例：
教你如何从头到尾制作自己的数据集（释放源码讲解）
深度学习样本制作
高精度道路网络自动提取
下午 利用深度语义分割技术进行高精度道路网络提取
案例：高分辨率遥感影像道路提取
第四天课程安排：
课程 主要内容
上午 了解深度学习进行遥感图像变化检测
讲解相关变化检测网络架构
语义分割网络进行变化检测
使用孪生网络进行变化检测
案例1：基于语义分割网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测
案例2：基于孪生网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测
高分辨率遥感影像建筑物变化检测
超大影像变化检测
矢量边界平滑处理
下午 变化检测结果优化与后处理操作
面向实际工程化的变化检测架构讲解
超大影像分块处理
边缘效果去除处理
栅格与矢量转换、变化图斑边界平滑与小面积去除处理
案例：超大遥感影像变化检测应用示例
第五天课程安排：
课程 主要内容
上午 多任务网络架构讲解
2.多任务网络与单一任务网络架构的差异、优势点讲解
案例：基于多任务网络架构的高分辨率 遥感影像建筑物提取与建筑物变化监测 时相1
时相2
下午 1.Transform讲解
2.基于Transform架构进行变化检测
2.1swinTransform讲解
2.2Segform架构讲解
案例：基于transform架构的高分辨率遥感影像变化监测应用示例
Transfrom架构变化监测
附加课程 学员根据科研或生产实际
集体讨论深度学习实施方案
提供若干附加材料，包括数据集，标签工具、代码以及学习材料
实例回顾、训练、课后答疑与讨论
四、授课时间地点
2021.11.06-2021.11.07 （9:00-11:30）–（13:30-17：:00） 线上实操
2021.11.09-2021.11.10 9:00-11:30）–（13:30-17：:00） 线上实操
2021.11.13-2021.11.14 9:00-11:30）–（13:30-17：:00） 线上实操
五、联系方式
联系人：杜老师 电话：15238680799 微信/QQ: 766728764
六、报名费用
每人￥4580元 （含报名费，培训费、资料费)
优惠一：报名两人及以上每人可享受400元优惠
优惠二：提前报名缴费讲培训内容转发到学术交流群可享受每人300元优惠（仅限15名）
优惠三: 报名5人以上包含5人，免费赠送一个培训名额
报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于费用报销
七、peixun福利
参加本次课程的学员可享受免费参加一次本单位后期组织的“人工智能深度学习遥感影像语义分割”培训班（任意一期都可以），针对与时间有冲突学员，本单位会将录制好的视频发送到您手上
标签：变化检测,分割,架构,人工智能,专题学习,语义,遥感,影像 来源： https://blog.csdn.net/weixin_49051767/article/details/120685563
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。