GeoAI — это просто: пошаговое изучение пакета Python (для начинающих)
🚀 Начните работу с GeoAI легко! В этом руководстве для начинающих вы узнаете, как использовать мощный пакет GeoAI Python для обнаружения зданий и других объектов на спутниковых снимках — шаг за шагом. Независимо от того, новичок ли вы в GeoAI или вас раздражают другие сложные инструменты Python, это видео наглядно и наглядно всё объясняет. 🔍 Что вы узнаете: ✅ Как установить пакет GeoAI Python (локально или в Google Colab) ✅ Как обучать модели ИИ на ваших спутниковых данных ✅ Как обнаруживать здания, деревья, бассейны, солнечные панели и многое другое ✅ Как оценивать эффективность модели и экспортировать результаты ✅ Бонус: легко визуализируйте, векторизуйте и очищайте свои выходные данные! 🧠 Не требуется опыт глубокого обучения — просто следуйте инструкциям, и вы быстро научитесь обнаруживать объекты! 📎 Скачать блокнот и данные: https://opengeoai.org/examples/train_...
💬 Вопросы? Оставьте комментарий — на каждый вопрос мы ответим! 0:00 — Введение в пакет Python GeoAI 0:37 — Что можно обнаружить с помощью GeoAI 1:30 — Визуализация результатов вывода 2:01 — Установка пакета через Google Colab 3:20 — Переход в режим выполнения на GPU в Colab 4:10 — Установка зависимостей 5:20 — Локальный запуск GeoAI с помощью Conda 7:00 — Создание среды Conda 8:40 — Запуск Jupyter Lab для GeoAI 10:12 — Импорт пакета и настройка 11:06 — Загрузка примеров спутниковых данных 12:15 — Просмотр растровых и векторных данных 13:30 — Создание обучающих чипов изображений 15:00 — Описание настройки глубокого обучения 16:40 — Архитектура моделей и предварительно обученные веса 20:48 — Обучение с помощью моделей UNet и SegFormer 25:06 — Оценка Производительность модели 27:07 — Сохранение и использование лучших моделей 30:00 — Выполнение инференса на новых изображениях 33:01 — Визуализация результатов обнаружения 35:00 — Выходные карты вероятностей 36:40 — Установка пороговых значений обнаружения 37:35 — Преобразование растра в вектор (полигонизация) 38:44 — Расчет свойств геометрии 41:00 — Фильтрация мелких объектов 42:11 — Сравнение результатов с картой разделения 44:00 — Обзор рабочего процесса 44:45 — Дополнительные обучающие материалы и ресурсы 45:32 — Заключительные мысли и приглашение на вопросы и ответы 📺 Плейлист GeoAI: • GeoAI Tutorials 📘 Получить мой Новая книга — Введение в программирование ГИС: Практическое руководство по геопространственным инструментам с открытым исходным кодом на Python 👉 Amazon: https://amazon.com/dp/B0FFW34LL3
👉 Leanpub: https://leanpub.com/gispro
👋 Давайте общаться: YouTube: / @giswqs LinkedIn: / giswqs Twitter: / giswqs Facebook: / opengeos #GeoAI #PythonAI #SatelliteImagery #GeospatialAI #DeepLearning #OpenSourceGIS #RemoteSensing #AIForBeginners #ObjectDetection #GoogleColab
