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:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Schlegel, Anastasia	anastasia.schlegel (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Dezember 2022

Referierte Publikation:

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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