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發(fā)布時(shí)間：2023-03-24 11:22:07 作者：學(xué)術(shù)小編 來(lái)源：m.jyydt.com.cn
深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (convolutional neural networks, CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (recurrent neural networks, RNN)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (deep neural networks, DNN)，為像素級(jí)變化檢測(cè)方法注入了新的旺盛生命力。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是基于反向傳播算法的有監(jiān)督訓(xùn)練，因此，在利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理遙感圖像變化檢測(cè)問(wèn)題時(shí)，如何有效獲取訓(xùn)練樣本是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。
