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文档简介

1、SenseRemote商汤人工智能遥感解译介绍深度学习三大核心要素海量数据超级计算学习算法AI在商汤:GPU硬件超算集群8000块GPU计算卡,10个GPU集群,最大规模连接800块GPUBerkeley 出品对单机多GPU的有限支持不支持分布式训练Facebook 出品对分布式训练的支持比较弱非常灵活,但是以写底 层代码为代价,生产力 低Google 出品支持单机多GPU和分布式训练显存使用过高,性能 欠佳商汤科技出品支持超深网络超大数据学习及复杂关联 应用使用开源平台将受制于人自建平台是实现算法领先的基础开源平台商汤自建平台不支持大数据量的分布式训练可支持分布式训练,高速低损不提供最新算法

2、迭代成果支持更复杂建模,高度伸缩性?计算效率低、效果不理想?技术发展受制,IP问题等AI在商汤:自建原创深度学习平台Parrots基于VOC、COCO、ImageNet等数据集上直接finetune的VGG、GoogLeNet、ResNet等结构网络并不能很好的适用于遥感数据处理。不能直接支持遥感多波段、高光谱数据形式;不能直接支持遥感数据尺寸大的处理特点; 精度差,不能直接满足遥感数据解译特点; 训练耗时长;处理速度慢;遥感影像解译的特殊性数据普适设计适用于8bit、16bit 全色、RGB、多光谱、高光谱多种数据普适模型遥感专用设计多种场景专用模型,比如道路、河流类线状地物;云雪类易混淆面

3、状地物;复杂场景下的飞机、舰船等微小目 标;多时相数据变化检测模型模型压缩设计、压缩小模型,在保持应用精度基本不变的情况下,可以将同一结构下的通用网络压缩提升效率几十到上百倍模型改进设计结合传统解译方法新模型,比如增加“面向像素”解译思路中常用各种指数信息的网络学习;增加“面向对象”解译思路中常用空间相关性信息的网络学习Dataconv1-2BNReLuconv1-1BNReLuconv2-2BNReLuconv2-1BNReLuconv3-2BNReLuconv3-1BNReLuconv3-3BNReLuconv4-2BNReLuconv4-1BNReLuconv4-3BNReLufc5BN

4、ReLupooling1pooling2pooling3pooling4pooling5dropoutfc6data_fcBNReLudata_convBNReLuDROPdata_msp1_fcBNReLup1_convBNReLuDROPp1_msp2_fcBNReLup2_convBNReLuDROPp2_msp3_fcBNReLup3_convBNReLuDROPp3_mspool_fusionfeaturep1_interpp1_interpp1_interpfc6_interpAI在商汤:遥感影像深度学习模型云 雪水 提 取数据源:GF-1卫星MSS分辨率:8米位置:吐鲁番北部成像

5、时间:2016年9月 处理用时:5s数据源:GF-1卫星MSS分辨率:8米位置:九江成像时间:2017年1月 处理用时:8s路网提取分辨率:1.5米图像大小:12900*8000 处理速度:40s位置:上海位置:110.46E 19.94N停放朝向:37.74 长度:45米翼展:35米数据源:GF-2卫星 分辨率:0.8米位置:海口机场图像大小:4873*1439 用时:4s飞机及关键点检测舰船检测图像数据源:GF-1卫星 成像时间:20151015 分辨率:2米图像大小:18000*18000 处理速度:3min位置:上海位置:121.67E 31.35N长度:184米宽度:32米变化检测分

6、辨率:1.5米图像大小:15000*38000 处理速度:10min位置:拉斯维加斯土 地 分 类植被建筑物建筑用地宽广道路居民区水体运动场小路阴影荒裸地其他建筑物 提取人工智能+GIS对行业产生巨大价值应用深度学习分类结果基于用地类型进行统计匹配空间位置分类统计像元面积深度学习模型文件分类分割三维模 型生成基于深度学习的三维建筑物单体建模知DDOTTraffic Camea Ne X C CD es rifed eral .rn / app s/ op sdashboar dl nde x.html土/ d2f c32e1974540939e6 a t b伦cac331c4x已li a G.

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