深度学习遥感应用与展望

多尺度，大数据

13年后，

CNN 拟合滤波器

感受野

目标检测：

精度：50%-60%

研究空间大

Pytorch ：目标检测

骨架网络的预训练

统计学习的推断

特征金字塔：解决多尺度问题

分类器：差不多了

凸优化=》优化方法

数据集

• 场景分类任务
• CNN
• GAN

• 图像检索任务
• 
  

变换检测

问题进展

数据集问题：

• 多样化
• 难识别

问题2：旋转

• 
  

• 
  

问题3：推理

• 知识图谱

图像生成：扩散模型，MAE网络

问题4：CNN是否够用

高光谱：堆叠的方法

数据冗余

大量资本：进入

数据鸿沟：数据=》知识

AGI 大模型

BigRSModel