高级地理空间情报系列博客 2：简化数据标注与模型训练
1675 对此文章评分:
5.0
高级地理空间情报系列博客 2：简化数据标注与模型训练
格斯·赖特 2024年12月6日，星期五
地理空间情报要有效，就必须高效。ENVI® 生态系统整合了先进的解决方案，可简化复杂的地理空间情报工作流，使组织能够更轻松地快速捕获、分析数据并据此采取行动。
图1展示了用于创建标注数据和深度学习目标检测模型的端到端ENVI生态系统方法。
本博客将重点介绍创建准确训练数据和开发可靠模型的过程，这一过程通常非常耗时，尤其是在地理空间分析中。ENVI 生态系统简化了从数据标注到模型训练的整个工作流，使用户能够快速识别感兴趣的目标并生成可操作的见解。
借助 ENVI Connect（ENVI 生态系统中的一个工具），可以轻松地进行大规模数据标注——每小时最多可标注800个对象。ENVI Connect 拥有直观、简化的界面，使用户能够在图像中标记和标注对象，创建结构化数据集，这些数据集是训练机器学习和深度学习模型的基础。
这为什么重要？标注特定对象使模型能够区分不同的地物特征，从而提高检测精度并减少误报。ENVI Connect 内的标注能力确保了人工智能模型可以高度专业化并针对特定任务进行调整。
图2显示了将分类器应用于图像的结果。在整个图像中检测到了SUV车辆。
数据标注完成后，下一步就是训练模型。ENVI 利用 TensorFlow 等开源工具，为用户提供强大的训练环境。通过自动从 ENVI Connect 检索数据，ENVI 简化了加载训练数据和启动模型训练过程的工作。无论您处理的是目标检测、图像分割还是自定义网格模型，ENVI 都能让您轻松构建符合需求的模型。
ENVI 可在 Windows 和 Linux 上运行，使其能够在不同的设置中访问。这种灵活性也延伸到其硬件要求：支持 GPU 加速训练，使团队能够快速处理大型数据集，从而更快地获得见解并加快部署速度。
- 快速数据标注：每小时可标注数百个对象，加速模型开发。
- 按需导入标注：可以从开源库或其他系统导入 GeoJSON 或 Shapefile 格式的标注。
-
高效选择标注：多名工作人员可以同时为对象选择标注。
-
自动化训练工作流：将标注数据直接集成到训练环境中，减少重复性任务。
- 多模型灵活性：为目标检测、图像分割等任务训练模型。
ENVI 生态系统简化了通常很复杂的数据标注和模型训练过程，使团队能够快速开发高性能模型，为关键的地理空间洞察提供支持。
我们的专家很乐意讨论此类解决方案如何支持您的任务——给我们发邮件。
高级地理空间情报博客系列
[
高级地理空间情报系列博客 1
近实时轻松检测与监控感兴趣目标](/Learn/Blogs/Blog-Details/advanced-geoint-series-blog-1-easily-detect-and-monitor-features-of-interest-in-near-real-time)
[
高级地理空间情报系列博客 2
简化数据标注与模型训练](/Learn/Blogs/Blog-Details/advanced-geoint-series-blog-2-streamline-data-labeling-and-model-training)
[
高级地理空间情报系列博客 3
自主特征检测与监管跟踪](/Learn/Blogs/Blog-Details/advanced-geoint-series-blog-3-autonomous-feature-detection-and-custody-tracking)
[
高级地理空间情报系列博客 4