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半自動輔助标注大(dà)賞:高效精準的(de)奧秘全知曉

日期:2024-12-13 17:41:07

遙感解譯作爲(wéi / wèi)地(dì / de)理信息領域的(de)重要(yào / yāo)組成部分,在(zài)環境監測、土地(dì / de)利用、災害評估等方面具有廣泛應用。然而(ér),遙感影像因分辨率高、場景複雜而(ér)對數據标注提出(chū)了(le/liǎo)極高的(de)要(yào / yāo)求。傳統标注方法不(bù)僅耗時(shí)耗力,還存在(zài)精度不(bù)穩定的(de)問題。此次發布的(de)智能标注模型,通過SAM的(de)深度優化與遙感場景的(de)定制開發,爲(wéi / wèi)行業用戶提供了(le/liǎo)一(yī / yì /yí)種高效、可靠的(de)解決方案。

技術突破:爲(wéi / wèi)複雜遙感場景量身打造

  1. 多尺度分割支持:模型可适應高分辨率影像,精準分割大(dà)場景中的(de)細小目标,如建築物、道(dào)路、植被和(hé / huò)水體。
  2. 自動化目标檢測與分割:通過少量交互提示即可快速識别影像中的(de)感興趣區域,大(dà)幅降低人(rén)工幹預的(de)需求。
  3. 快速标注:爲(wéi / wèi)變化檢測、語義分割實現快速标注,減少人(rén)工成本。

遙感解譯中的(de)創新應用

通過點、框分隔水域:

根據标注内容可以(yǐ)選擇不(bù)同的(de)标注方式:

更可以(yǐ)根據框和(hé / huò)點配合使用:

最後我們也(yě)增加了(le/liǎo)繪制直線的(de)功能:

增加了(le/liǎo)對HQ-SAM模型的(de)支持實現更高精度的(de)分割:

HQ-SAM 盡可能地(dì / de)重複使用了(le/liǎo) SAM 的(de)預訓練模型權重,隻新增了(le/liǎo)兩個(gè)關鍵組件,即高質量輸出(chū)令牌和(hé / huò)全局-局部特征融合

SAM變體的(de)全面性能、模型大(dà)小和(hé / huò)速度比較:

SAM:

QH-SAM:

基于(yú)SAM模型的(de)未來(lái)展望

在(zài)科技飛速發展的(de)時(shí)代,基于(yú)SAM的(de)智能标注模型将助力科研、企業和(hé / huò)社會在(zài)更廣闊的(de)領域創造價值,爲(wéi / wèi)解決全球環境、資源與發展問題提供新的(de)技術支撐。我們期待這(zhè)項技術在(zài)實際應用中的(de)持續優化,爲(wéi / wèi)未來(lái)智慧化數據解譯注入源源不(bù)斷的(de)動力。