随想

1.具有什么样基因来自于个人思想以及外界的输入。

你的所见所闻以及在脑海中映射产生的世界观价值观决定了具有何种的基因。

虽然是环境定向选择的生物本身,但如果能改变自身的基因便能适合特定的环境。

2.互联网的发展

并不是因为现在的企业有具备的技术让其领先,而是因为消费者的终端的升级可以让其成为你潜在的客户,

十年前马云要卖个包给大山群众,可能人家连电都没通上,根本不具备相应的环境,即使有需求也无法满足。

3.抽象

产品或设计 是把目标用户的需求 抽象成 业务框架。

而我们是需要把 业务 抽象成 代码 去实现。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术员或研究员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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