具体的内容如下：
1.遥感图像数据预处理实验： 针对遥感图像的格式进行数据集切分和训练数据生成，并在天池AI平台中DSW中实现。
2.遥感图像数据图像增强方法实验：针对遥感图像中样本只有2-3个文件的情况下实现深度学习算法数据增强。
3.遥感图像语义分割基本处理方法、评价指标和结果可视化： 对语义分割网络的评价指标和结果进行可视化。
4.基于DeepLab算法的农业大数据图像分割：基于天池AI平台的DSW实现DeepLab算法对遥感图像中农作物进行图像分割分析。
5.基于改进的DeepLab算法的农业大数据图像分割：基于天池AI平台的DSW实现DeepLab算法改进，实现遥感图像中农作物进行图像分割性能提升。
6.基于基本U-Net算法的农业遥感图像分割：基于天池AI平台的DSW实现U-Net算法遥感图像中农作物进行图像分割分析。
7.基于改进的U-Net算法的农业遥感图像分割：基于天池AI平台的DSW实现U-Net算法优化，提升遥感图像中农作物进行图像分割性能。
8.基于基本FCN算法的农业大数据图像分割：基于天池AI平台的DSW实现FCN算法对遥感图像中农作物进行图像分割分析。
9.基于改进的FCN算法的农业大数据图像分割：基于天池AI平台的DSW实现FCN算法优化，用于遥感图像中农作物进行图像分割分析。
10.基于PSPNet算法的农业大数据图像分割：基于天池AI平台的DSW实现PSPNet算法对遥感图像中农作物进行图像分割分析。
需要使用的师生可以用如下方式申请：
深度学习”实验链接和“农业遥感图像数据分析”实验链接邀请可以邮件wdzhao@fudan.edu.cn联系我更新。
此实训课程与深度学习及其应用课程绑定：https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1205806833，欢迎一起学习探讨深度学习及其应用。
