基于Transformer和SAM视觉大模型的
遥感深度学习分类分割实践沙龙
时间：2024年3月23日 -25日/线上直播+实时互动
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遥感图像分类和分割是遥感应用最为关键的步骤，也是遥感图像处理、机器视觉等领域研究的热点。最近几年，遥感图像深度学习分类分割模型一直处于快速发展状态，从最为经典的基于CNN的模型，到异军突起的基于Transformer的模型，再到最新的SAM视觉大模型，不断取得新突破。尤其是视觉大模型的出现，给遥感图像处理带来了更为深刻的革命，如果不掌握好大模型，很容易在科研工作中掉队。
随着SAM视觉大模型的出现，深度学习模型在众多机器视觉任务上的结果都被刷新，以至于对深度学习模型的应用范式带来了巨大的影响。然而，如何跟进基于视觉大模型的先进技术以及科研热点存在着许多的困难：（1）视觉大模型如此热门，模型设计的技术路线是什么？（2）视觉大模型如此复杂，相关基础知识应该如何掌握？（3）视觉大模型效果突出，它关键原理是什么？（4）伴随着视觉大模型的出现，近期有哪些新兴的任务，发展趋势是什么？（5）作为初学者，如何掌握数据和模型之间的关系，学会调节模型？
为了帮助高年级本科生、研究生和从业者快速入门深度学习模型，紧跟深度学习遥感分类分割发展前沿，掌握遥感大模型，中科院留创孵化企业—北京光锥时空，依托光锥时空学习网，特举办“基于Transformer和SAM视觉大模型的遥感深度学习分类分割实践沙龙”。本次学习沙龙讲详细阐述深度学习分类和分割模型的发展脉络，着眼于帮您循序渐进的了解和掌握SAM视觉大模型。由传统的CNN模型出发，过度到近期火热的Transformer相关模型。此外，课程实践中，引入语言大模型作为代码辅助生成工具，为产出高水平成果奠定基础。
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本次课程从深度学习模型的基础概念讲起，从CNN、Transformer、ViT过渡到 DETR、SegFormer、SegViT、MAE等前沿网络，再引入SAM视觉大模型。让您系统地掌握机器视觉中分类、分割、检测模型的内核，并了解SAM详细的技术路线。此外，在本次课程的代码实践中，引入了语言大模型作为辅助工具，教会您生成代码加快学习速度。
本次授课团队由国外著名高校博士毕业的一线学者组成，具有扎实的专业技能和丰富的教学经验，在光锥时空往期课程中广受好评。本次沙龙的另一大优势是讲师针对深度学习模型的关键难点，通过大模型讲解代码生成，提高学习效率。
本次课程的全套资料包括数据、代码、软件包、指导手册和讲课视频都会向学员发放。并且会建立交流、技术支持群，为学员长期提供学习咨询。我们前期课程的答疑咨询一直在有效进行，为学员的长期学习提供了保障。
掌握遥感影像处理深度学习模型的核心概念和关键技术
梳理SAM视觉大模型的理论与实践基础，着眼于基于视觉大模型的科研
掌握CNN、Transformer、ViT等经典神经网络结构
掌握SegFormer、SegViT、SAM等前沿分割大模型
能够利用经典模型和前沿模型处理遥感影像，产出高水平成果
掌握利用语言大模型帮助实现代码，提高科研力
2024年3月23日—2024年3月25日共3天，参会方式为内部在线直播+实时互动+长期技术交流。
国内外各高校、科研院所从事遥感影像分类、目标识别、深度学习遥感图像处理等领域的高年级本科生、硕士/博士研究生、广大学者、教育工作者、企事业代表等。
授课团队：课程由长期从事高光谱遥感研究与应用的多位双一流高校教授共同开发，并由双一流高校教师团队负责全程讲授与答疑。课程提供全套学习资料、代码和回放视频。
参加本学习沙龙，将颁发《基于Transformer和SAM视觉大模型的遥感深度学习分类分割技能证书》(高级）。本证书官网可查，并可作为有关单位或企业在技术人员能力评价、考核和任职等方面的重要依据（需咨询本单位）。
光锥时空学习网往期活动参会者可享九折优惠或精美礼品，预备学时免费。详情咨询会务老师。10人以上团体报名，可联系会务，享额外折扣优惠。费用包含课时费、证书费、资料费、会后技术支持费等内容，参会者可获得会议期间全程录屏的无限期在线观看权限。
注：本培训班有最低开课人数要求，若在报名截止日期前未达到开课人数，将延迟举办或办理全额退款，具体通知将在预报名群内发布。
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打开时空学习网 www.shikongxuexi.com，从“线上培训”里找到本次课程，缴纳注册费并在线提交报名信息。支付方式包括公务卡扫码支付、对公汇款支付、个人转账支付、支付宝扫码支付等形式。支付时请务必备注个人信息以便会计核验。
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课程名称：基于Transformer和SAM视觉大模型的遥感深度学习分类分割实践沙龙
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