谷歌推出Gemini 高级版对标 GPT-4! 可免费试用，实测遥感、深度学习相关问答

gemini2024-11-10 09:48:13462

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谷歌大动作！推出Gemini Advanced，类似于ChatGPT Plus，但前两个月可免费使用。

下面是一些实测！

Gemini Advanced 试用

网址：https://gemini.google.com/

Advanced: https://gemini.google.com/advanced

可以看到能免费试用两个月

遥感、深度学习问题实测

1. 读取遥感影像

本意是问是否有读图的功能，Gemini直接给出了Python代码

直接输入图像提问

（图像来自DOTA数据集https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset.html）

还可以看到一些草稿：

2. 遥感与深度学习

完整回复：

遥感和深度学习的前沿遥感和深度学习是两个相互促进的领域。深度学习为遥感数据处理和分析提供了新的思路和方法，而遥感数据则为深度学习模型训练提供了丰富的数据来源。
遥感是指利用传感器从非接触平台上获取目标信息的科学技术。遥感数据可以分为光学遥感数据、雷达遥感数据、微波遥感数据等。
深度学习是机器学习的一个分支，它通过建立多层神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功。
近年来，深度学习在遥感领域的应用越来越广泛，主要体现在以下几个方面：
1. 遥感图像分类
深度学习可以自动提取遥感图像的特征，实现高精度的遥感图像分类。例如，可以利用ResNet等深度学习模型对SAR图像进行分类，识别出不同的地形和建筑物类型。
2. 遥感目标检测
深度学习可以实现对遥感图像中目标的自动检测和定位。例如，可以利用基于深度学习的目标检测技术对高分卫星图像进行目标检测，为军事、环保等领域提供决策支持。
3. 遥感图像生成
深度学习可以实现从文本到图像的自动生成，为遥感影像的获取提供了新的途径。例如，可以利用GAN（生成对抗网络）等深度学习模型生成具有特定语义的遥感图像，为城市规划、灾害监测等领域提供丰富的数据支持。
4. 多源遥感数据融合
深度学习可以用于融合多源遥感数据，提高遥感信息提取的精度。例如，可以利用深度学习模型融合光学遥感数据和雷达遥感数据，提高地物分类的精度。
5. 遥感数据分析
深度学习可以用于分析遥感数据中的时空变化，为科学研究和决策提供支持。例如，可以利用深度学习模型分析遥感影像中的植被变化，监测森林砍伐和荒漠化等问题。
未来展望
随着深度学习技术的不断发展和完善，基于深度学习的遥感应用将会在更多领域得到广泛应用，为人类的生产和生活带来更多便利和效益。
以下是一些遥感和深度学习前沿研究方向：
利用深度学习提高遥感数据的空间分辨率和时间分辨率利用深度学习进行遥感数据的反演和模拟利用深度学习进行遥感数据的智能解释和分析利用深度学习开发新的遥感应用参考文献
深度学习引领遥感应用创新发展: https://developer.baidu.com/article/details/2611727遥感科学国家重点实验室“深度学习在地学领域的前沿应用与探索”学术交流会成功举办: <移除了无效网址>基于机器学习特别是深度学习技术，带动遥感应用模式创新: <移除了无效网址>深度学习遥感图像识别综述: https://blog.csdn.net/xiaotiig/article/details/120626345智能遥感深度学习框架与模型设计: http://xb.chinasmp.com/article/2022/1001-1595/2022-4-475.htm