遥感图像识别中深度学习技术的应用研究

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摘要：[1] 遥感图像识别面临高分辨率、多光谱数据量大、噪声干扰等挑战，深度学习可以借助多层非线性变换自动提取抽象特征。基于此，本文探讨深度学习技术在遥感图像识别领域的理论突破与实践应用。聚焦语义分割、小样本学习与全局特征识别，提出注意力增强U-Net、原型网络元学习框架与CNN-Transformer级联架构。（剩余5943字）

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