tgoop.com/control_space_channel/265
Last Update:
Вместе с коллегами из «Ракурса» выпустили «под елочку» новую версию PHOTOMOD Radar 2.3.1
Главная новация релиза – добавление инструментов разметки и обучения в модуль нейросетевой обработки данных радиолокационной спутниковой съемки
🛰 Если использованием нейросеток в «оптике» уже никого не удивишь, то в «радиолокации» в силу специфики и меньшего распространения таких данных нейросетевой метод еще не стал мейнстримом
🤖 Теперь пользователи смогут сами:
▸ размечать любые целевые объекты на радиолокационных снимках,
▸ формировать из них обучающие и тестовые выборки и
▸ обучать нейросети для обнаружения этих объектов на новых изображениях
🏷️ Для готовых данных разметки радарных снимков, сформированных в Roboflow и других сервисах онлайн-маркирования изображений, поддержан импорт аннотаций в формате COCO-json
💻 Базовое условие быстродействия обучения – наличие мощного графического процессора, построенного на архитектуре CUDA c 4+ГБ видеопамяти: NVidia Tesla A100 или аналогичного
🏋🏻 Для адаптации и быстрого старта новичков подготовлены файлы с весами нейронных сетей, предобученными на данных небольшой выборки. С их помощью можно обнаруживать корабли, самолеты и нефтяные вышки на снимках со спутников TerraSAR-X, Gaofen-3, Кондор-ФКА, Spacety, Umbra, Sentinel
📕 Подробнее о детектировании объектов на радиолокационных снимках с помощью нейросетей
🔗 Подробнее о новом релизе PHOTOMOD Radar
Сохраняем в «Избранное» и пересылаем в Новом году тем, кто в теме радарного ДЗЗ и нейронных сетей
BY Control Space
Share with your friend now:
tgoop.com/control_space_channel/265