Artikelbeschreibung
In diesem Buch wird ein Überblick über das Deep Learning gegeben, der verschiedene Perspektiven einnimmt, wie z.B. den Stand der Technik, Deep-Learning-Ansätze und Anwendungen. Außerdem werden die potenziellen Probleme der Deep-Learning-Technologie aufgezeigt. Diese Forschung stellt Faltungsneuronale Netze (CNNs) vor, die am meisten genutzten DL-Netzwerktypen. Ein Überblick über die CNN Deep Learning Architekturen, die häufig in der Literatur zu finden sind, zusammen mit ihren Stärken und Grenzen und beschreibt die Entwicklung von CNNs Architekturen zusammen mit ihren wichtigsten Eigenschaften, z. B. AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet ,GoogLeNet, Inception: ResNet und Inception V3/ V4, SegNet, U Net, Point CNN und MASK R-CNN.Eine detaillierte Studie über die Anwendung von Convolutional Neural Network in der Fernerkundung zur Extraktion von Merkmalen wird ebenfalls erläutert. Herausforderungen, denen CNN begegnet, wurden diskutiert
Personeninformation
Prof.Lamyaa Gamal Eldeen TahaLeiter der Abteilung Luftfahrt und Luftbildfotografie Nationale Behörde für Fernerkundung und WeltraumwissenschaftenDr. Rania El-sayed Ibrahim Leiterin der Abteilung Dokumentation und wissenschaftliche VeröffentlichungenNationale Behörde für Fernerkundung und WeltraumwissenschaftenIngenieur Asmaa Ahmed MandouhNationale Behörde für Fernerkundung und Weltraumwissenschaften
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