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基于深度属性学习的光学遥感图像分类研究 版权信息
- ISBN：9787563572281
- 条形码：9787563572281 ; 978-7-5635-7228-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于深度属性学习的光学遥感图像分类研究 内容简介
本书共分为8章，重点研究了基于深度属性学习的光学遥感图像分类方法，如基于属性学习预测的细粒度遥感目标分类、基于多源属性学习的细粒度遥感场景分类、基于属性建模迁移的少样本遥感图像分类、基于视觉属性自动化标注的零样本遥感图像场景分类等。对于每种典型的遥感图像分类方法，从研究者的角度，详细地介绍了其研究背景、问题描述、算法模型、实验结果等。 本书所述的遥感图像分类研究方法及实验分析，对从事遥感图像解译的相关科技工作者以及硕博研究生具有较大的启发与指导意义。
基于深度属性学习的光学遥感图像分类研究 目录
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2光学遥感图像分类
1.2.1应用场景与难点挑战
1.2.2研究进展
1.3研究内容
1.4本书章节安排
本章参考文献
第2章
视觉信息认知计算与深度属性学习理论与方法
2.1视觉信息认知计算理论
2.1.1人类视觉层次感知机制
2.1.2计算机视觉信息认知理论
2.2深度属性学习理论
2.2.1属性的定义与分类
2.2.2属性的获取途径
2.2.3属性的特点及研究意义
2.3属性学习在深度学习中的应用
2.4本章小结
本章参考文献
第3章基于属性学习预测的细粒度遥感目标分类
3.1引言
3.2基于属性学习的可解释图像分类模型
……
展开全部
基于深度属性学习的光学遥感图像分类研究 作者简介
许文嘉，北京邮电大学信息与通信工程学院特聘副研究员，博士生导师。2022年于中国科学院大学获得博士学位。德国马克思普朗克协会国际交流奖学金获得者、2022年中国电子教育学会优秀博士论文奖获得者。长期从事空天遥感数据智能处理和深度学习等方面研究，包括多源遥感数据智能解译、计算机视觉、电磁智能感知认知等。相关研究成果在国际权威期刊和会议上发表论文二十余篇。
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