遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）技术应用
直播课
遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到
Transformer（DETR）实践技术高级培训班
培训时间：12月10日-11日、17日每日授课：上午9：30-12：00 下午14：00-17：30【三天教学、提供全部资料及长期回放】前言
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法，遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制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，是其在遥感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。另一方面，随着深度学习的不断发展，当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速，在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的检测模型。因此，为使广大学者能理解卷积神经网络到Transformer的相关算法，掌握利用PyTorch为基础的遥感图像目标检测等应用，特开此课程。
培训方式
网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）
导师随行
1.建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；
2.课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；
教学特色
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；
证书及学时
组合课程
发票类别：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用
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| 视频课程教学模式：视频学习【永久】+导师群辅助问答及应用+不定期参加导师线上交流 |
课程详情
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
报名方式
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