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【深度学习的三堂课】课程3:从多类型分类到街景识别

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课时数量2课时
课程介绍:

想要入门深度学习的你,是不是也遇到了这些问题:


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1、什么是深度学习?它的适用范围是什么?

2、深度学习能够用来做什么?

3、有什么软件能够将深度学习作为一个工具而不是编程?

4、哪一种工具能够为深度学习准备数据?


1619057698952587.png

来源:nvidia

深度学习可以应用在什么领域?


1619057715168220.png

来源:ESRI

那么如何使用ArcGISPro进行深度学习:

1. 如何下载ArcGISPro及长期使用?

2. 如何让ArcGISPro支持深度学习?

3. 使用ArcGISPro来提取建筑物轮廓实例有吗?

4. 基于ArcGISPro工具的对象检测全过程是什么?


1619057748164526.png

来源:ESRI



会员专属课程上新:

【深度学习的三堂课】


为了帮助大家解决以上的问题,城市数据派推出会员专属课程【深度学习的三堂课】!


本课程是针对没有深度学习经验和具有一定的Python编码能力的城市规划研究人员提供的课程。这三堂深度学习课程内容循序渐进、由浅入深的,使得学习者能够选择合适的深度学习工具进行图像分类和识别应用。 


【课程1】

基于ArcGIS Pro的影像中建筑物轮廓提取


课程内容:

1、Learn ArcGIS项目介绍

2、 ArcGISPro2.6和深度学习许可的获取

3、 搭建基于ArcGIS Pro的深度学习环境

4、 任务1:使用已有模型对美国建筑物的识别提取

5、 深度学习工程的流程解释

6、 任务2:创建自己的影像对象识别任务       

a) 影像下载及样本数据的制作       

b) 深度学习模型的训练       

c)  使用模型进行对象识别

6、多个深度学习模型简介:建筑物提取、道路提取、土地覆盖分类、居民点等


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【课程2】

基于FastAI的图像分类


课程内容:

1、如何选择合适的深度学习在线服务器平台

2、Pytorch和FastAI的介绍及安装

3、使用JupyterLab进行python操作

4、深度学习中培训集影像数据的获取及手工分类

5、使用CNN神经网络进行图像模型训练

6、基于模型的分类预测

7、Model特征的再讨论



【课程3】

从多类型分类到街景识别


课程内容:

1、多类型图像分类任务(数据组织及分类)

2、土地覆盖(LandCover)分类任务3、使用U-NET神经网络进行街景对象识别训练



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