2007 10.6 晴

博主今日继续进行P2P项目的开发工作,面对分布式系统及点对点网络的技术挑战,通过午后的充分休息调整状态,逐步推进项目的逻辑实现,尽管目前仅完成约五分之一的任务量,但仍决心加速进度以达成目标。
早上等hp的电话,没来,结果让wen多来了一趟,有点想骂hp的服务人员,都说了周六给我拿过来,结果……
睡到12点多,下午去又一城见了一个同是BIT来的师妹,机车学院的,在city University,不过下午确实太困了,只想睡觉,出了,吃完饭,就和tj回到实验室。
找出来了睡袋,在实验室好好的睡了2个小时,一觉到晚上10点多,起来,看代码~
继续p2p的工作,server 也p2p了,hoho
逻辑有点,烦躁,都是distributed的东东还有peer to peer~
越想越复杂,一点点的添加东西,都不知道这样会不会让老板满意
自己上个月有点事情,任务有点滞后,现在得加油了
还好,写到现在完成了1/5左右,还离预期目标有点距离- -
得加油啊,hoho~
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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