士兵突击语录

那天我转了333个圈
原来成功的滋味是晕晕的

每做对一件小事就被他像救命稻草一样抓着,有一天我一看,好,他抱着的已经是让我仰望的参天大树。
信念就是这样,你越执着,它就越会让你信任。

好好活着就是做有意义的事,做有意义的事就是好好活着。

不抛弃,不放弃!

你现在混日子,小心将来日子混你。

那天晚上突然明白了一件事情,顶得住和顶不住是一个选择题,我们没有权力选择顶不住,这个答案从入伍的第一天就已经确定了。

信念这玩意不是说出来的,是做出来的,光荣在于平淡,艰难在于漫长。

步兵就是一步一步一步走出来的兵。

人前的眩晕和说不出的苦处,这就是成功的味道吧!

连长说过,日子就是问题叠着问题,要挺胸抬头去面对。

不要对没有做过的事情说没意义。
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。; 适合人群: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人员或研究人员,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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