目录
①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用
②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
③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术
④基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术
①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用
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。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为基础的遥感影像地物分类，遥感图像目标检测，以及遥感图像目标分割等应用。
一、深度卷积网络知识详解
1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题
2.梳理深度学习的历史发展历程，从中理解深度学习在遥感应用中的优缺点
3.机器学习，深度学习等任务的处理流程
4．卷积神经网络的原理及应用
5．卷积运算的原理、方法
6．池化操作，全连接层，以及分类器的作用及在应用中的注意事项
7．BP反向传播算法的方法
8．CNN模型代码详解
9．特征图，卷积核可视化分析
二、PyTorch应用与实践（遥感图像场景分类）
1.PyTorch框架
2.动态计算图，静态计算图等机制
3.PyTorch的使用教程
4.PyTorch的学习案例
5.PyTorch的使用与API
6.PyTorch图像分类任务策略方法
案例：
（1）不同超参数，如初始化，学习率对结果的影响
（2）使用PyTorch搭建神经网络并实现遥感图像场景分类
三、卷积神经网络实践与遥感影像目标检测
1.深度学习下的遥感影像目标检测基本知识
2.目标检测数据集的图像和标签表示方式
3.讲解目标检测模型的评估方案，包括正确率，精确率，召回率，mAP等
4.讲解two-stage（二阶）检测模型框架，RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框架的演变和差异
5.讲解 one-stage（一阶）检测模型框架，SDD ，Yolo等系列模型 现有检测模型发展小结
四、遥感影像目标检测任务案例
案例：
（1）一份完整的Faster-RCNN 模型下实现遥感影像的目标检测
（2）讲解数据集的制作过程，包括数据的存储和处理
（3）数据集标签的制作
（4）模型的搭建，组合和训练
（5）检测任数据集在验证过程中的注意事项
五、深度学习与遥感影像分割任务
1.深度学习下的遥感影像分割任务的基本概念
2.讲解FCN，SegNet，U-net等模型的差异
3.分割模型的发展小结
4.遥感影像分割任务和图像分割的差异
5.在遥感影像分割任务中的注意事项
案例：
（1）讲解数据集的准备和处理
（2）遥感影像划分成小图像的策略
（3）模型的构建和训练方法
（4）验证集的使用过程中的注意事项
六、遥感影像问题探讨与深度学习优化技巧
1.现有几个优秀模型结构的演变原理，包括AlexNet，VGG，googleNet，ResNet，DenseNet等模型
2.从模型演变中讲解实际训练模型的技巧
3.讲解针对数据的优化策略
4.讲解针对模型的优化策略
5.讲解针对训练过程的优化策略
6.讲解针对检测任务的优化策略
7.讲解针对分割任务的优化策略
8.提供一些常用的检测，分割数据集的标注工具
七、附加学习
学员根据科研或生产实际，集体讨论深度学习实施方案
提供若干附加材料，包括数据集，标签工具、代码以及学习材料
实例回顾、训练、巩固 答疑与讨论
②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
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。最近借助深度学习方法，基于卷积神经网络的无人机目标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，通过多层的特征抽取，它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，这也是其在无人机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，以PyTorch等为主体的深度学习平台也为使用卷积神经网络提供了程序框架。然而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、运行及处理难度大，各类深度学习平台的掌握也并不容易。
一、深度卷积网络知识详解
1.深度学习在无人机图像识别中的范式和问题
2.深度学习的历史发展历程
3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程
4.卷积神经网络的基本原理
5.卷积运算的原理和理解
6.池化操作，全连接层，以及分类器的作用
7.BP反向传播算法的理解
8.CNN模型代码详解
9.特征图，卷积核可视化分析
二、PyTorch应用与实践
1.PyTorch简介
2.动态计算图，静态计算图等机制
3.PyTorch的使用教程
4.PyTorch的学习案例
5.PyTorch的基本使用与API
6.PyTorch图像分类任务讲解
案例：
(1)不同超参数，如初始化，学习率对结果的影响
(2)使用PyTorch搭建神经网络并实现手写数字的分类
(3)使用PyTorch修改模型并提升分类模型表现
三、卷积神经网络实践与无人机影像目标检测
1.深度学习下的无人机影像目标检测基本知识
2.目标检测数据集的图像和标签表示方式
3.讲解目标检测模型的评估方案，包括正确率，精确率，召回率，mAP等
4.讲解two-stage（二阶）检测模型框架，RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框架的演变和差异
5.讲解 one-stage（一阶）检测模型框架，SDD ，Yolo等系列模型
6.现有检测模型发展小结
四、无人机影像目标检测任务案例
案例1：
（1）一份完整的Faster-RCNN 模型下实现对无人机影像的目标检测
（2）讲解数据集的制作过程，包括数据的存储和处理，并使用PyTorch加载数据集
（3）数据集标签的制作
（4）模型的搭建，组合和训练
（5）检测任数据集在验证过程中的注意事项
案例2：无人机影像的植物识别和统计
五、深度学习与无人机影像分割任务
1.深度学习下的无人机影像分割任务的基本概念
2.讲解FCN，SegNet，U-net等模型的差异
3.分割模型的发展小结
4.无人机影像分割任务和图像分割的差异
5.在无人机影像分割任务中的注意事项
案例
（1）无人机土地覆盖分类案例
（2）讲解数据集的准备和处理
（3）无人机影像划分成小图像的策略
（4）模型的构建和训练方法
（5）验证集的使用过程中的注意事项
六、点云数据的语义分类任务与深度学习优化技巧
1.深度学习下的ASL（机载激光扫描仪）点云数据语义分类任务的基本知识
2.PointNet与PointNet++等模型的基本讲解
案例：
(1)点云数据的预处理和划分
(2)点云数据的语义分割
(3)点云数据的预测结果分析
深度学习相关技巧总结：
1.现有几个优秀模型结构的演变原理，包括AlexNet，VGG，googleNet，ResNet，DenseNet等模型
2.从模型演变中讲解实际训练模型的技巧
3.讲解针对数据的优化策略
4.讲解针对模型的优化策略
5.讲解针对训练过程的优化策略
6.讲解针对检测任务的优化策略
7.讲解针对分割任务的优化策略
8.提供一些常用的检测，分割数据集的标注工具
附加学习
根据科研或生产实际，集体讨论深度学习实施方案
提供若干附加材料，包括数据集，标签工具、代码以及学习材料
实例回顾、训练、巩固
答疑与讨论
③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术
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。
专题一 深度卷积网络知识详解
1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题
2.深度学习的历史发展历程
3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程
4.卷积神经网络的基本原理
5.卷积运算的原理和理解
6.池化操作，全连接层，以及分类器的作用
7.BP反向传播算法的理解
8.CNN模型代码详解
9.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）
1.PyTorch简介
2.动态计算图，静态计算图等机制
3.PyTorch的使用教程
4.PyTorch的学习案例
5.PyTorch的基本使用与API
6.PyTorch图像分类任务讲解
专题三 卷积神经网络实践与遥感影像目标检测
1.深度学习下的遥感影像目标检测基本知识
2.目标检测数据集的图像和标签表示方式
3.讲解目标检测模型的评估方案，包括正确率，精确率，召回率，mAP等
4.讲解two-stage（二阶）检测模型框架，RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框架的演变和差异
5.讲解 one-stage（一阶）检测模型框架，SDD ，Yolo等系列模型
6.现有检测模型「CNN系列」发展小结，包括AlexNet，VGG，googleNet， ResNet，DenseNet等模型
7.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】
1.一份完整的Faster-RCNN 模型下实现遥感影像的目标检测
2.讲解数据集的制作过程，包括数据的存储和处理
3.数据集标签的制作 4.模型的搭建，组合和训练
5.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
1.从卷积运算到自注意力运算 self-attention
2.pytorch实现的自监督模块
3.从Transformer到Vision Transformer (ViT)
4.Transformer下的新目标检测范式，DETR
5.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】
1.一份完整的DETR模型下实现遥感影像的目标检测
2.讲解针对数据的优化策略
3.讲解针对模型的优化策略
4.讲解针对训练过程的优化策略
5.讲解针对检测任务的优化策略
6.提供一些常用的检测，分割数据集的标注工具
④基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术
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。以TensorFlow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，TensorFlow平台的掌握也并不容易。使广大学者能够掌握卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，熟练利用TensorFlow为基础的遥感影像地物分类，遥感图像目标检测，以及遥感图像目标分割等应用。
