从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

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最新【五天实践教学】从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类培训班

培训时间：2023年3月18日-19日、25日-26日、4月1日

【五天实践教学、提供全部资料及回放】

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。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多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。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。

     另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的数据处理越来越复杂。

面对这些挑战，当前基于卷积神经网络的影像自动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（这种特征被称为“学习特征”），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。同时，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为主的模型。虽然以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但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、运行及处理难度很大，PyTorch平台的掌握也并不容易。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为基础的遥感影像和无人机影像的分类，目标检测，以及语义分割等应用，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

    参加会议的学员可以获得《深度学习遥感处理技术》专业技术证书，内含学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。

查询网址：www.aishangyanxiu.com

注：办理证书需提供电子版（真实姓名+身份证号+2寸蓝底照片）开课前发给会务组人员。

发票开具

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

培训费用

非会员费用：3980元      Ai尚研修会员费用：参见会员政策文件领取折扣

参与本次课程，可享受8.5折购买以下视频课程

组合类型	组合名称（点击文字查看课程详情）
A类
B类	本课程+原价2980元-基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用视频课程
C类
D类
E类
F类
G类	本课程+原价3380元-陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用视频课程
H类	本课程+原价2980元-Python语言在地球科学领域中的实践技术应用课程【促进多领域学科交叉融合课程】
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

贾莲：193-3122-6341 （微信同步 ）      QQ咨询：1632314244
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