Tài liệu kỹ thuật

Deep Learning với thủ thuật ArcGIS Pro: Phần 1

23/03/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(English below)

Hình ảnh vệ tinh có thể chứa nhiều thông tin, từ số lượng các tòa nhà trong một thành phố đến loại cây trồng đang được trồng trên các cánh đồng trên khắp thế giới. Nhưng trích xuất dữ liệu này từ một hình ảnh phức tạp hơn so với làm việc với tập dữ liệu vectơ. Về mặt lịch sử, để trích xuất các tòa nhà, bể bơi hoặc cây cọ trong một hình ảnh, bạn sẽ cần phải số hóa từng tính năng theo cách thủ công, một quá trình có thể mất vài tuần hoặc nhiều năm tùy thuộc vào kích thước của hình ảnh.

Nhưng với những cải tiến về sức mạnh tính toán và các công cụ mới, có thể truy cập để sử dụng Deep learning trong ArcGIS Pro, bất kỳ ai cũng có thể huấn luyện máy tính thực hiện công việc xác định và trích xuất các tính năng từ hình ảnh.

Ở cấp độ cao nhất, Deep learning, là một loại máy học, là quá trình người dùng tạo các mẫu đào tạo, ví dụ: bằng cách vẽ các đa giác trên các mái nhà và mô hình máy tính học từ các mẫu đào tạo này và quét phần còn lại của hình ảnh để xác định các tính năng tương tự. Bài đăng trên blog này sẽ là bài đầu tiên trong loạt bài gồm ba phần đi sâu hơn vào quy trình, bắt đầu với các yêu cầu phần mềm và phần cứng để chạy mô hình Deep learning trong ArcGIS Pro.

Điều kiện tiên quyết về Deep Learning

Loạt blog này sẽ trình bày quy trình làm việc từng bước sẽ giúp bạn thực hiện bài tập Deep Learning trong ArcGIS Pro. Chúng tôi cũng sẽ điểm qua một số điểm kiểm tra cần thiết để đảm bảo rằng bạn có thể chạy các công cụ mà không gặp phải bất kỳ lỗi không mong muốn nào.

Trước khi có thể đào tạo hoặc chạy bất kỳ mô hình nào, chúng tôi cần đảm bảo rằng môi trường của bạn được thiết lập để thực hiện Deep Learning. Bài đăng này sẽ hướng dẫn bạn qua danh sách kiểm tra sau:

  • Tính khả dụng, thông số kỹ thuật và khả năng tương thích của GPU
  • Cài đặt CUDA và điều kiện tiên quyết CUDA
  • Tính khả dụng và phiên bản của ArcGIS Pro
  • Khung học sâu để cài đặt ArcGIS Pro
  • Giao tiếp với GPU

Sau khi chúng tôi đã đảm bảo thỏa mãn các điều kiện tiên quyết ở trên, chúng tôi sẽ đi sâu vào các phương pháp hay nhất khi chạy các công cụ Deep Learning hiện có.

Xem thêm: 

https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/imagery/deep-learning-with-arcgis-pro-tips-tricks/?fbclid=IwAR0ZJ0kHJAlubdJqyRNFIsPQVy9KtwcAQx6SpLA5ZmcUoieGnzXpcb25mrs

---------

Deep Learning with ArcGIS Pro Tips & Tricks: Part 1

Satellite imagery can contain a wealth of information, from the number of buildings in a city to the type of crops being grown in fields across the world. But extracting this data from an image is more complicated than working with vector datasets. Historically, to extract the buildings, or swimming pools, or palm trees in an image you would have needed to manually digitize each feature, a process that could take weeks or years depending on the size of the image.

But with improvements in computing power and new, accessible tools for deep learning in ArcGIS Pro, anyone can train a computer to do the work of identifying and extracting features from imagery.

At the highest level, deep learning, which is a type of machine learning, is a process where the user creates training samples, for example by drawing polygons over rooftops, and the computer model learns from these training samples and scans the rest of the image to identify similar features. This blog post will be the first in a three-part series diving deeper into the process, starting with the software and hardware requirements to run a deep learning model in ArcGIS Pro.

Deep learning prerequisites

This blog series will cover a step-by-step workflow that will help you run a deep learning exercise in ArcGIS Pro. We will also go over some essential checkpoints to ensure that you can run the tools without facing any unexpected errors.

Before we can train or run any models, we need to ensure that your environment is set up to perform deep learning. This post will walk you through the following checklist:

  • GPU availability, specifications, and compatibility
  • CUDA installation and CUDA prerequisites
  • ArcGIS Pro availability and version
  • Deep learning framework for ArcGIS Pro installation
  • Communicating with the GPU

After we have ensured the prerequisites above are satisfied, we will dive into the best practices when running the out-of-the-box deep learning tools.

For futher information: https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/imagery/deep-learning-with-arcgis-pro-tips-tricks/?fbclid=IwAR0ZJ0kHJAlubdJqyRNFIsPQVy9KtwcAQx6SpLA5ZmcUoieGnzXpcb25mrs

Bình luận

VIẾT BÌNH LUẬN CỦA BẠN:

popup

Số lượng:

Tổng tiền: