问用于每像素图像分类/回归的mxnet

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我正在寻找最佳实践或案例研究，使用R的"mxnet“对多波段图像进行像素分类(RGB、mlutispectral/高光谱航空或卫星遥感)。事实上，在图像标记方面有很多最佳实践(例如，在像imagenet这样的大型图像存档中，狗和猫)，整个图像被分类，通常有很多训练数据(或预训练模型)可用。然而，我没有发现任何关于像素级图像分类/回归的东西，在这些图像分类/回归中，训练数据通常比较稀疏，并且应用程序处理土地覆盖类别、对象(如汽车、建筑物等)。或生物物理变量(生物量、土壤湿度、叶绿素含量等)。