彷徨..

这段时间自己仿佛走到了黑漆漆的洞里,彷徨不知所措。工作在别人眼里看来已经有很好的offer选择了,但是自己还没下定决心,在户口与不知是否是真的兴趣的公司之间徘徊,但愿本周能做出抉择。老师每天催着论文,丝毫没有动力去写,上周只拿了一个小时时间胡乱改改,老师竟然还说不错,结果是让我把一篇改成两篇。本来打算这周把这些乱七八糟的事弄完呢,谁知自己脑子里又冒出更多乱七八糟的想法。

研究生还有半年就毕业了,跟老板的斗争也将快要结束,不知哪根筋有问题了,竟然想着要在毕业之后给老师提点关于实验室管理的意见(到时候应该会写成建议,以免伤了他老人家脸皮挺厚的自尊)。跟实验室的说这件事,他们的意见是老板已经病入膏肓的地步,但这对来说还是要做,就算是最后留给他最后的记忆吧。

发完牢骚还是要改文章,但愿年前能投出去,虽然对我来说没有任何意义。

以后尝试着去写些文字,不能只能跟人面对面的时候瞎扯。 

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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