【深度学习入门上新】课程2：如何做图像模型训练及图像分类？丨城市数据派

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

会员专属课程上新：

【深度学习的三堂课】

为了帮助大家解决以上的问题，城市数据派推出会员专属课程【深度学习的三堂课】！

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

如何观看学习：

本课程属于城市数据派会员专享课程，会员请到以下链接观看视频：

课程1观看链接：

https://www.udparty.com/index.php/detail/uploadvideodetails/?id=5317&title=【深度学习的三堂课】课程1：基于ArcGIS%20Pro的影像中建筑物轮廓提取

课程2观看链接：

https://www.udparty.com/index.php/detail/uploadvideodetails/?id=5363&title=【深度学习的三堂课】课程2：基于FastAI的图像分类

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原文始发于微信公众号（城市数据派）：【深度学习入门上新】课程2：如何做图像模型训练及图像分类？丨城市数据派