ENVI Deep Learning

ENVI Deep Learning huwa modulu kummerċjali add-on għas-softwer ta’ analiżi tal-immaġni ENVI ta’ NV5 Geospatial li jġib il-deep learning għal immaġini miksuba remotament mingħajr programmazzjoni. It-taħriġ ta’ mudelli utli normalment jeħtieġ ħiliet fid-data science u kodiċi; il-modulu minflok jipprovdi mappa gwida u għodda ta’ labeling fejn l-analiżi jsemmgħu eżempji b’reġjuni ta’ interess, annotazzjonijiet jew datasets COCO, u mbagħad jitħarrġu mudelli b’ftit klikks.

Il-Verżjoni 4.0 titħarreġ mudelli ONNX b’seba’ arkitetturi mibnija għal segmentazzjoni ta’ pixel (SegUNet++, SegUNet, DeepLabV3+), skoperta ta’ oġġetti (RT-DETRV2 Small and Large) u skoperta ta’ grilja (ResNet50V2, ResNet101V2), u tista’ wkoll taħdem mudelli ONNX mitħarrġa f'post ieħor, per eżempju f’PyTorch jew TensorFlow. Il-preprocessing ta’ ENVI (kalibrazzjoni, korrezzjoni atmosferika, trasformazzjonijiet tal-kulur) jipprepara inputs konsistenti, u l-utenti jistgħu iżidu indici spettrali jew saffijiet ta’ elevazzjoni biex isaħħu l-klassifikaturi. L-output jinkludi raster ta’ klassifikazzjoni, mapep ta’ attivazzjoni tal-klassijiet, ROIs, shapefiles u GeoJSON.

Il-modulu jappoġġja immaġini terrestri, UAV, ajrali u spazjali. NV5 turi kif jiskopri ilma ta’ għargħar ġdid minn data Sentinel-1 SAR u jiskopri ajruplani f’immaġni SkySat ta’ 0.5 m. Il-Korea University użat dan ma’ komposti staġjonali ta’ Sentinel-2 biex jimappa s-siġar koniferi u dawk ta’ weraq wiesgħa madwar il-Korea t’Isfel għal rapportar nazzjonali dwar il-gassijiet serra, b’accuratezza ġenerali ta’ 83.13%. Ibbażat fuq il-qafas ENVI Task, il-klassifikaturi mitħarrġa jistgħu jaħdmu fuq desktops, servers fuq il-post jew fil-cloud; edizzjoni Runtime taħdem inferenza mingħajr liċenzja separata ta’ Deep Learning, u mudelli jistgħu jiġu mqassma permezz tal-Analytics Repository. Jaħdem fuq Windows u Linux; it-taħriġ jeħtieġ NVIDIA CUDA GPU, filwaqt li l-klassifikazzjoni tista’ taħdem fuq GPU jew CPU.