遥感行业解决方案

遥感行业解决方案

华为云借助多元化算力、聚焦使能平台、联合行业生态伙伴,为客户提供遥感工作平台线上部署、遥感数据在线购买、遥感软件SaaS应用等端到端的遥感行业解决方案

华为云借助多元化算力、聚焦使能平台、联合行业生态伙伴,为客户提供遥感工作平台线上部署、遥感数据在线购买、遥感软件SaaS应用等端到端的遥感行业解决方案

    深度学习遥感图像分类 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 功能介绍

    北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 概要

    pyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 购买卫星遥感数据

    购买卫星遥感数据 操作场景 本章节指导用户购买卫星遥感数据。 操作步骤 登录MapDS控制台。 在左侧导航栏选中“卫星遥感数据”,进入订单列表页面。 单击右上角“购买卫星遥感数据”,进入购买页面。 根据界面提示选择购买区域。 在购买区域上用户可根据“行政区域选择”或者“自定义SharpFile”。

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  • 获取卫星遥感数据

    获取卫星遥感数据 操作场景 购买卫星遥感数据后,您需要将数据下载到本地或者保存到个人桶中才能使用。 表1 获取数据 数据保存方式 操作指导 下载到本地 通过OBS Browser+下载数据 通过obsutil下载数据 复制数据到指定桶 复制数据到指定桶 前提条件 用户收到订单交付短信提醒。

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  • 图像分类

    图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(旧版)

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  • 卫星遥感数据服务

    卫星遥感数据服务 简介 购买卫星遥感数据 获取卫星遥感数据

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  • 图像分类

    图像分类 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景,开始标注前,您需要了解: 图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。

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  • 图像分类

    图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(新版)

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 方案概述

    或者效益最大化; 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强:自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台,目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强:方案结合华为云EI服务,地物自动识别效率超过95%,作物长势监测8天自动化更新

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中,

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  • 功能咨询

    功能咨询 什么是自动学习? ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 什么是图像分类和物体检测? 自动学习和订阅算法有什么区别? 父主题: 自动学习

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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