遥感深度学习。

简介：
遥感领域深度学习的学习指南，欢迎阅读！ 本教程涵盖了我多年来在遥感研究中的经验分享、详细演示、精心制作的幻灯片材料、实用的建议以及丰富的资源。 为了确保内容的时效性和完整性，本教程将持续不断地更新和完善。 我诚挚地建议您在 GitHub 仓库中进行星标并关注其发展动态。 物体检测作为计算机视觉和图像处理领域的重要组成部分，能够帮助我们实现对图像和视频中物体的精确检测、识别、分类以及跟踪。 借助物体检测技术，我们可以识别并区分多种类型的对象。 例如，平面检测、桥梁检测、车辆检测以及船舶检测等任务都可以通过物体检测技术有效地完成。 以下图展示了一些遥感数据的具体示例。（图片来源： ） 值得一提的是，物体检测数据集 COCO（Common Objects in Context） 以及 Pascal VOC 数据集是常用的参考资源。此外，公共通用数据集 ISPRS 数据集也提供了语义标记和重建功能。 此外，还有多伦多马萨诸塞州道路和建筑物数据集以及 IEEE GRSS 数据融合竞赛相关资源。[ ] 最后，IEEE GRSS 提供的具有标准训练/测试分割的高光谱数据集（DFC2018, Pavia, Indian Pines） 也值得关注。