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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：基于PyTorch的遙感影像、無人機(jī)影像的地物分類、目標(biāo)檢測、語義分割和點(diǎn)云分類

2年前作者：PhyliciaFelicia分類：Toy博客閱讀(28)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：基于PyTorch的遙感影像、無人機(jī)影像的地物分類、目標(biāo)檢測、語義分割和點(diǎn)云分類。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

我國高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(xiàng)已全面啟動，高空間、高光譜、高時間分辨率和寬地面覆蓋于一體的全球天空地一體化立體對地觀測網(wǎng)逐步形成，將成為保障國家安全的基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性資源。隨著小衛(wèi)星星座的普及，對地觀測已具備多次以上的全球覆蓋能力，遙感影像也不斷被更深入的應(yīng)用于礦產(chǎn)勘探、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、城市規(guī)劃、林業(yè)測量、軍事目標(biāo)識別和災(zāi)害評估。未來10年全球每天獲取的觀測數(shù)據(jù)將超過10PB，遙感大數(shù)據(jù)時代已然來臨。

另一方面，隨著無人機(jī)自動化能力的逐步升級，它被廣泛的應(yīng)用于多種領(lǐng)域，如航拍、農(nóng)業(yè)、植保、災(zāi)難評估、救援、測繪、電力巡檢等。但同時由于無人機(jī)飛行高度低、獲取目標(biāo)類型多、以及環(huán)境復(fù)雜等因素使得對無人機(jī)獲取的數(shù)據(jù)處理越來越復(fù)雜。

? 面對這些挑戰(zhàn)，當(dāng)前基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像自動識別取得了令人印象深刻的結(jié)果。深度卷積網(wǎng)絡(luò)采用“端對端”的特征學(xué)習(xí)，通過多層處理機(jī)制揭示隱藏于數(shù)據(jù)中的非線性特征，能夠從大量訓(xùn)練集中自動學(xué)習(xí)全局特征（這種特征被稱為“學(xué)習(xí)特征”），是其在遙感影像自動目標(biāo)識別取得成功的重要原因，也標(biāo)志特征模型從手工特征向?qū)W習(xí)特征轉(zhuǎn)變。同時，當(dāng)前以Transformer等結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)模型的檢測模型也發(fā)展迅速，在許多應(yīng)用場景下甚至超過了原有的以CNN為主的模型。雖然以PyTorch為主體的深度學(xué)習(xí)平臺為使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也提供程序框架。但卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及到的數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)算法都十分復(fù)雜、運(yùn)行及處理難度很大，PyTorch平臺的掌握也并不容易。

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專題一：深度卷積網(wǎng)絡(luò)知識詳解

1.?深度學(xué)習(xí)在遙感圖像識別中的范式和問題

2.?深度學(xué)習(xí)的歷史發(fā)展歷程

3.?機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等任務(wù)的基本處理流程

4.?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

5.?卷積運(yùn)算的原理和理解

6.?池化操作，全連接層，以及分類器的作用

7.?BP反向傳播算法的理解

8.?CNN模型代碼詳解

9.?特征圖，卷積核可視化分析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：基于PyTorch的遙感影像、無人機(jī)影像的地物分類、目標(biāo)檢測、語義分割和點(diǎn)云分類

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專題二：PyTorch應(yīng)用與實(shí)踐（遙感圖像場景分類）

1.?PyTorch簡介

2.?動態(tài)計(jì)算圖，靜態(tài)計(jì)算圖等機(jī)制

3.?PyTorch的使用教程

4.?PyTorch的學(xué)習(xí)案例

5.?PyTorch的基本使用與API

6.PyTorch圖像分類任務(wù)講解

7.不同超參數(shù)，如初始化，學(xué)習(xí)率對結(jié)果的影響

8.使用PyTorch搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字的分類

9.使用PyTorch修改模型并提升分類模型表現(xiàn)

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專題三：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐與目標(biāo)檢測

1.?深度學(xué)習(xí)下的遙感影像目標(biāo)檢測基本知識

2.?目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集的圖像和標(biāo)簽表示方式

3.?講解目標(biāo)檢測模型的評估方案，包括正確率，精確率，召回率，mAP等

4.?無人機(jī)影像的植物識別和統(tǒng)計(jì)

5.?講解two-stage（二階）檢測模型框架，RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框

6.?架的演變和差異

7.?講解 one-stage（一階）檢測模型框架，SDD ，Yolo等系列模型

8.?現(xiàn)有檢測模型「CNN系列」發(fā)展小結(jié)，包括OHEM、FCN、DCN等模型

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專題四：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像目標(biāo)檢測任務(wù)案例

【FasterRCNN】

1.?一份完整的Faster-RCNN 模型下實(shí)現(xiàn)遙感影像的目標(biāo)檢測

2.?講解數(shù)據(jù)集的制作過程，包括數(shù)據(jù)的存儲和處理

3.?數(shù)據(jù)集標(biāo)簽的制作

4.?模型的搭建，組合和訓(xùn)練

5.?檢測任數(shù)據(jù)集在驗(yàn)證過程中的注意事項(xiàng)

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專題五：Transformer與遙感影像目標(biāo)檢測

1.?從卷積運(yùn)算到自注意力運(yùn)算?self-attention

2.?pytorch實(shí)現(xiàn)的自監(jiān)督模塊

3.?從Transformer到Vision Transformer (ViT)

4.?ViT模型在遙感影像中的應(yīng)用

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專題六：Transformer的遙感影像目標(biāo)檢測任務(wù)案例【DETR】

1.?Transformer下的新目標(biāo)檢測范式，DETR

2.?各類模型在遙感影像下的對比和調(diào)研

3.?一份完整的DETR模型下實(shí)現(xiàn)遙感影像的目標(biāo)檢測

4.?講解針對檢測任務(wù)的優(yōu)化策略

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專題七：深度學(xué)習(xí)與遙感影像分割任務(wù)

1.?深度學(xué)習(xí)下的遙感影像分割任務(wù)的基本概念

2.?講解FCN，SegNet，U-net等模型的差異

3.?分割模型的發(fā)展小結(jié)

4.?遙感影像分割任務(wù)和圖像分割的差異

5.?在遙感影像分割任務(wù)中的注意事項(xiàng)

?

案例

2?講解數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備和處理

2?遙感影像劃分成小圖像的策略

2?模型的構(gòu)建和訓(xùn)練方法

2?驗(yàn)證集的使用過程中的注意事項(xiàng)

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專題八：深度學(xué)習(xí)下的ASL（機(jī)載激光掃描儀）點(diǎn)云數(shù)據(jù)語義分類任務(wù)的基本知識

1.?PointNet與PointNet++等模型的基本講解

2.?點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理和劃分

3.?點(diǎn)云數(shù)據(jù)的語義分割

4.?點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果分析

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專題九：遙感影像問題探討與深度學(xué)習(xí)優(yōu)化技巧

1.?現(xiàn)有幾個優(yōu)秀模型結(jié)構(gòu)的演變原理，包括AlexNet，VGG，googleNet，ResNet，DenseNet等模型

2.?從模型演變中講解實(shí)際訓(xùn)練模型的技巧

3.?講解針對數(shù)據(jù)的優(yōu)化策略

4.?講解針對模型的優(yōu)化策略

5.?講解針對訓(xùn)練過程的優(yōu)化策略

6.?講解針對檢測任務(wù)的優(yōu)化策略

7.?講解針對分割任務(wù)的優(yōu)化策略

8.?提供一些常用的檢測，分割數(shù)據(jù)集的標(biāo)注工具

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到了這里，關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：基于PyTorch的遙感影像、無人機(jī)影像的地物分類、目標(biāo)檢測、語義分割和點(diǎn)云分類的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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