深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。同时，当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速，在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的模型。虽然以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大，PyTorch平台的掌握也并不容易。使广大学者能理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，掌握利用PyTorch为基础的遥感影像和无人机影像的分类，目标检测，以及语义分割等应用。

第一章 深度卷积网络知识

1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题

2.深度学习的历史发展历程

3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程

4.卷积神经网络的基本原理

5.卷积运算的原理和理解

6.池化操作，全连接层，以及分类器的作用

7.BP反向传播算法的理解

8.CNN模型代码详解

9.特征图，卷积核可视化分析

第二章 PyTorch应用与实践（遥感图像场景分类）

1.PyTorch简介

2.动态计算图，静态计算图等机制

3.PyTorch的使用教程

4.PyTorch的学习案例

5.PyTorch的基本使用与API

6.PyTorch图像分类任务

7.不同超参数，如初始化，学习率对结果的影响

8.使用PyTorch搭建神经网络并实现手写数字的分类

9.使用PyTorch修改模型并提升分类模型表现

第三章 卷积神经网络实践与目标检测

1.深度学习下的遥感影像目标检测基本知识

2.目标检测数据集的图像和标签表示方式

3.目标检测模型的评估方案，包括正确率，精确率，召回率，mAP等

4.无人机影像的植物识别和统计

5.two-stage（二阶）检测模型框架，RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框架

6.架的演变和差异

7.one-stage（一阶）检测模型框架，SDD ，Yolo等系列模型

8.现有检测模型「CNN系列」发展小结，包括OHEM、FCN、DCN等模型

第四章 卷积神经网络的遥感影像目标检测任务案例【FasterRCNN】

1.一份完整的Faster-RCNN 模型下实现遥感影像的目标检测

2.数据集的制作过程，包括数据的存储和处理

3.数据集标签的制作

4.模型的搭建，组合和训练

5.检测任数据集在验证过程中的注意事项

第五章 Transformer与遥感影像目标检测

1.从卷积运算到自注意力运算 self-attention

2.pytorch实现的自监督模块

3.从Transformer到Vision Transformer (ViT)

4.ViT模型在遥感影像中的应用

第六章 Transformer的遥感影像目标检测任务案例 【DETR】

1.Transformer下的新目标检测范式，DETR

2.各类模型在遥感影像下的对比和调研

3.一份完整的DETR模型下实现遥感影像的目标检测

4.针对检测任务的优化策略

第七章 深度学习与遥感影像分割任务

1.深度学习下的遥感影像分割任务的基本概念

2.FCN，SegNet，U-net等模型的差异

3.分割模型的发展小结

4.遥感影像分割任务和图像分割的差异

5.在遥感影像分割任务中的注意事项

案例：

数据集的准备和处理

遥感影像划分成小图像的策略

模型的构建和训练方法

验证集的使用过程中的注意事项

第八章 深度学习下的ASL（机载激光扫描仪）点云数据语义分类任务的基本知识

1.PointNet与PointNet++等模型

2.点云数据的预处理和划分

3.点云数据的语义分割

4.点云数据的预测结果分析

第九章 遥感影像问题探讨与深度学习优化技巧

1.现有几个优秀模型结构的演变原理，包括AlexNet，VGG，googleNet，ResNet，DenseNet等模型

2.从模型演变中实际训练模型的技巧

3.针对数据的优化策略

4.针对模型的优化策略

5.针对训练过程的优化策略

6.针对检测任务的优化策略

7.针对分割任务的优化策略

8.提供一些常用的检测，分割数据集的标注工具

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