方案介绍
随着卫星成像及雷达成像等高空遥感技术的迅速发展,遥感图像的分辨率越来越高。针对遥感图像的目标识别与检测已成为当前的迫切需求,并且在智能交通、智慧城市、公共安全等领域具有巨大的应用价值。然而面对海量的高分辨率遥感图像,如何从中快速准确地获取特定目标并识别其类型和位置,已经成为重要的研究热点。 该方案基于昇腾AI基础软硬件平台,构造包含数据预处理、模型训练、模型部署以及检测结果可视化的端到端全流程遥感图像目标检测整体解决方案;引入人工智能自动化机器学习技术,即将现有目标检测算法模型库与全场景AI框架昇思MindSpore深度融合,用以提升遥感图像目标检测模型的识别精度与构建效率,实现目标检测应用的快速落地。
优势亮点
  • 1、训练速度快:采用RSOD_COCO数据集进行300个epoch的训练,耗时约200min;
  • 2、模型准确度高:经过少量的迭代次数即可快速收敛,训练Loss收敛为0.03904,mAP50为0.832;
  • 3、推理速度快:单张图片耗时约42 ms。
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