डीप लर्निंग फॉर रिमोट सेंसिंग इमेज सेगमेंटेशन
डीप लर्निंग फॉर रिमोट सेंसिंग इमेज सेगमेंटेशन (Deep Learning for Remote Sensing Image Segmentation) उपग्रह या हवाई इमेजरी में पिक्सेल स्तर पर वस्तुओं को स्वचालित रूप से वर्गीकृत और सीमांकित करने के लिए कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (convolutional neural networks) और एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर (encoder-decoder architectures) को लागू करता है। ज़ू एट अल. (Zhu et al.) (2017) द्वारा IEEE जियोसाइंस एंड रिमोट सेंसिंग मैगज़ीन (IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine) में व्यवस्थित रूप से समीक्षित, इस प्रतिमान ने पहले खंडित दृष्टिकोणों - दृश्य वर्गीकरण (scene classification), वस्तु का पता लगाने (object detection), और सिमेंटिक सेगमेंटेशन (semantic segmentation) - को एक एकल सीखी हुई-विशेषता (learned-feature) ढांचे के तहत एकीकृत किया, जो रिमोट सेंसिंग डेटा की स्थानिक (spatial), स्पेक्ट्रल (spectral), और लौकिक (temporal) समृद्धि का फायदा उठाने में सक्षम है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- Zhu, X. X., et al. (2017). Deep learning in remote sensing: A comprehensive review and list of resources. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 5(4), 8–36. DOI: 10.1109/MGRS.2017.2762307 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 2). Deep Learning for Remote Sensing Image Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/remote-sensing/deep-remote-sensing
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ऑब्जेक्ट-आधारित छवि विश्लेषण (OBIA)सुदूर संवेदन↔ compare
- U-Netगहन अधिगम↔ compare