深度学习的迅速发展极大地推进了多种图像解译任务的精度提升, 然而深度学习网络模型的“
黑箱” 性质让使用者难以理解其决策机理, 这不仅不利于模型结构优化和安全增强等 …

The rapid development of deep learning has greatly improved the performance of various
computer vision tasks. However, the" black box" nature of deep learning network models …

高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一, 在遥感大数据知识挖掘与智能化
分析中起着至关重要的作用, 具有重要的民用和军事应用价值. 传统的高分辨率遥感影像解译 …

遥感影像解译是一个不断发展的研究方向, 随着日新月异的遥感应用需求, 高分辨率遥感数据的
快速发展, 地理知识的日积月累, 以及人工智能技术的发展, 亟需发展自动化 …

遥感影像精准解译是遥感应用落地的核心和关键技术. 近年来, 以深度学习为代表的监督学习
方法凭借其强大的特征学习能力, 在遥感影像智能解译领域较传统方法取得了突破性进展 …

深度学习的发展推动了高精度遥感图像智能解译模型的涌现. 然而, 目前遥感智能解译模型大多
基于预先定义的静态数据集独立训练, 难以适应环境开放和需求动态的实际应用 …

在遥感大数据时代, 遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术,
如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势 …

Deep learning has taken by storm all fields involved in data analysis, including remote
sensing for Earth observation. However, despite significant advances in terms of …

随着医学影像数据的迅速增长, 传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战. 利用计算机视觉技术
提供自动或半自动辅助诊断, 可大大缓解人工阅片压力, 提高诊断的准确性 …

深度学习目前在计算机视觉, 自然语言处理, 语音识别等领域得到了深入发展,
与传统的机器学习算法相比, 深度模型在许多任务上具有较高的准确率. 然而 …