规划问道

【春季大促17】《深度学习三堂课(面向城市相关研究人员)》丨城市数据派

春季大促重磅开启!

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 春季大促截止时间:

 2026年4月30日 


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春季大促课程 17



想要入门深度学习的你,是不是也遇到了这些问题:



1、什么是深度学习?它的适用范围是什么?

2、深度学习能够用来做什么?

3、有什么软件能够将深度学习作为一个工具而不是编程?

4、哪一种工具能够为深度学习准备数据?


来源:nvidia

深度学习可以应用在什么领域?

来源:ESRI

那么如何使用ArcGISPro进行深度学习:

1. 如何下载ArcGISPro及长期使用?

2. 如何让ArcGISPro支持深度学习?

3. 使用ArcGISPro来提取建筑物轮廓实例有吗?

4. 基于ArcGISPro工具的对象检测全过程是什么?


来源:ESRI



 课程简介

本课程是针对没有深度学习经验的城市规划研究人员提供的课程。这三堂深度学习课程内容循序渐进、由浅入深的,使得学习者能够选择合适的深度学习工具进行图像分类和识别应用。
 
【课程1
基于ArcGIS Pro的
影像中建筑物轮廓提取
课程内容:
1、Learn ArcGIS项目介绍
2、 ArcGISPro2.6和深度学习许可的获取
3、 搭建基于ArcGIS Pro的深度学习环境
4、 任务1:使用已有模型对美国建筑物的识别提取
5、 深度学习工程的流程解释
6、 任务2:创建自己的影像对象识别任务
       a) 影像下载及样本数据的制作
       b) 深度学习模型的训练
       c)  使用模型进行对象识别

6、多个深度学习模型简介:建筑物提取、道路提取、土地覆盖分类、居民点等




课程2
基于FastAI的图像分类
课程内容:
1、如何选择合适的深度学习在线服务器平台
2、Pytorch和FastAI的介绍及安装
3、使用JupyterLab进行python操作
4、深度学习中培训集影像数据的获取及手工分类
5、使用CNN神经网络进行图像模型训练
6、基于模型的分类预测
7、Model特征的再讨论
 

课程3
从多类型分类到街景识别
课程内容:
1、多类型图像分类任务(数据组织及分类)
2、土地覆盖(LandCover)分类任务
3、使用U-NET神经网络进行街景对象识别训练



  咨询与报名

春季大促截止时间:

2026年4月30日

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原文始发于微信公众号(城市数据派):【春季大促17】《深度学习三堂课(面向城市相关研究人员)》丨城市数据派

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