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    • 論文
    主辦單位:煤炭科學研究總院有限公司、中國煤炭學會學術期刊工作委員會

    智能遙感深度學習框架與模型設計

    2022-05-27

    近年來, 隨著遙感技術的快速發展, 遙感對地觀測數據獲取量與日俱增。在對海量遙感數據的特征提取與表征上, 基于深度學習的智能遙感影像解譯技術展現出了顯著優勢。然而, 遙感影像智能處理框架和信息服務能力還相對滯后, 開源的深度學習框架與模型尚不能滿足遙感智能處理的需求。


    武漢大學遙感信息工程學院龔健雅院士團隊在分析現有深度學習框架和模型的基礎上, 針對遙感影像幅面大、尺度變化大、數據通道多等問題, 設計了嵌入遙感特性的專用深度學習框架, 并重點討論了其構建方法, 以及地物分類任務的初步試驗結果等。


    結果表明,研究提出的智能遙感解譯框架架構將為構建具備多維時空譜遙感特性的深度學習框架與模型提供有力支撐。


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    智能遙感深度學習框架與模型技術研究路線


    國內外主要開源深度學習框架對比

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      責任編輯:宮在芹
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