从CNN到Transformer:遥感影像目标检测的未来趋势
文章目录
- 前言
- 专题一、深度卷积网络知识
- 专题二、PyTorch应用与实践(遥感图像场景分类)
- 专题三、卷积神经网络实践与遥感影像目标检测
- 专题四、卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】
- 专题五、Transformer与遥感影像目标检测
- 专题六、Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】
- 更多了解
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前言
遥感影像目标检测技术近年来经历了从传统卷积神经网络(CNN)到基于Transformer架构的演进。CNN,尤其是Faster-RCNN,凭借其强大的特征提取能力,在遥感影像目标检测中取得了显著成果。然而,Faster-RCNN在处理遥感影像时仍面临挑战,如对多尺度、多角度目标的检测效率较低,且对复杂背景和遮挡的适应性不足。
随着Transformer架构的引入,目标检测技术迎来了新的突破。DETR(Detection Transformer)利用Transformer的全局特征建模能力,显著提升了目标检测的精度和效率。DETR通过端到端的训练方式,减少了对人工标注数据的依赖,同时在处理遥感影像中的小目标和复杂场景时表现出色。此外,Transformer架构在多源数据融合方面也展现出优势,能够更好地挖掘遥感影像中的光谱和空间信息。
未来,随着深度学习技术的不断创新和多源数据融合的深入研究,遥感影像目标检测将迎来更广阔的发展空间。
专题一、深度卷积网络知识
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深度学习在遥感图像识别中的范式和问题
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深度学习的历史发展历程
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机器学习,深度学习等任务的基本处理流程
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卷积神经网络的基本原理
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卷积运算的原理和理解
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池化操作,全连接层,以及分类器的作用
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BP反向传播算法的理解
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CNN模型代码详解
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特征图,卷积核可视化分析

专题二、PyTorch应用与实践(遥感图像场景分类)
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PyTorch简介
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动态计算图,静态计算图等机制
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PyTorch的使用教程
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PyTorch的学习案例
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PyTorch的基本使用与API
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PyTorch图像分类任务


专题三、卷积神经网络实践与遥感影像目标检测
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深度学习下的遥感影像目标检测基本知识
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目标检测数据集的图像和标签表示方式
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目标检测模型的评估方案,包括正确率,精确率,召回率,mAP等
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two-stage(二阶)检测模型框架,RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框架 的演变和差异
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讲解one-stage(一阶)检测模型框架,SDD ,Yolo等系列模型
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现有检测模型「CNN系列」发展小结,包括AlexNet,VGG,googleNet, ResNet,DenseNet等模型
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从模型演变中讲解实际训练模型的技巧


专题四、卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】
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一份完整的Faster-RCNN 模型下实现遥感影像的目标检测
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数据集的制作过程,包括数据的存储和处理
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数据集标签的制作
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模型的搭建,组合和训练
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检测任数据集在验证过程中的注意事项

专题五、Transformer与遥感影像目标检测
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从卷积运算到自注意力运算self-attention
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pytorch实现的自监督模块
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从Transformer到Vision Transformer (ViT)
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Transformer下的新目标检测范式,DETR
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各类模型在遥感影像下的对比和调研


专题六、Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】
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一份完整的DETR模型下实现遥感影像的目标检测
-
针对数据的优化策略
-
针对模型的优化策略
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针对训练过程的优化策略
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针对检测任务的优化策略
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提供一些常用的检测,分割数据集的标注工具


更多了解
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