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Interpretable Deep Learning in Remote Sensing: Case-Based Object Recognition in SAR and Optical Imagery

Schlegel, Anastasia (2022) Interpretable Deep Learning in Remote Sensing: Case-Based Object Recognition in SAR and Optical Imagery. Masterarbeit, Technische Universität Berlin.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/187823/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Interpretable Deep Learning in Remote Sensing: Case-Based Object Recognition in SAR and Optical Imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schlegel, Anastasiaanastasia.schlegel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0005-9633-1529NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Dezember 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Deep Learning, SAR
Institution:Technische Universität Berlin
Abteilung:Computer Vision and Remote Sensing
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Flugzeug-SAR
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie
Hinterlegt von: Schlegel, Anastasia
Hinterlegt am:16 Aug 2022 07:14
Letzte Änderung:06 Dez 2022 18:43

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