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ENVIDeepLearning1.1正式版发布

(2020-04-21 16:52:05)
标签:

envideeplearning

envi深度学习

tensorflow

分类: ENVI

ENVI DL 1.1 包含许多重大改进,以提高可用性和训练性能。

·     多类别架构(Multiclass Architecture

·     深度学习标记工具(Deep Learning Labeling Tool

·     集成TensorBoard(可查看训练状态)

·     测试系统支持状态

·     其他更新

·     编程

·     申请试用


1 多类别架构(Multiclass Architecture

ENVI DL 1.1新增支持多类别目标提取。功能如下:

·     支持一次提取多类别。ENVI DL 1.0为单类别提取,1.1新增多类别架构,最多一次可提取255个类别。

·     采用新的定制架构,显著提高模型性能和分类精度。新架构更加擅长重构标记样本的几何形状,例如圆形、矩形或多边形。

·     在自带的ENVI Modeler工作流中,已将模型训练替换为新的架构。

下图展示了使用新的多类别架构识别龙卷风后建筑物损坏情况,可以看到蓝色防水布(Blue Tarps)的形状和边缘捕捉非常清晰,还可以识别边缘模糊的类别。


ENVIDeepLearning1.1正式版发布


请参阅ENVI深度学习帮助中的ENVI Deep Learning Tutorial: Extract Multiple Features章节。

四个类别的提取较为常见,但是下面的示例显示了多类别架构的真正能力。这是利用Landsat 8卫星图像提取的84类土地覆盖分类图像。

ENVIDeepLearning1.1正式版发布


2 深度学习标记工具(Deep Learning Labeling Tool

ENVI DL新增标记工具(Deep Learning Labeling Tool),提供了样本数据的标记和管理功能。




ENVIDeepLearning1.1正式版发布
包含如下特性:

·     提供工程管理功能。这样便可以统一管理一个特定应用场景的所有训练数据。

·     提供类别管理功能。当我们设定好类别信息后,每次添加图像时无需新建ROI。如果打开图像时ROI类别不存在,标记工具将自动创建。

·     当使用标记工具时,自动实时保存所有操作,保证不会丢失。

·     明确标注图像是否已标记样本,方便工程多次编辑。

下图为标记工具创建的统计报告:

ENVIDeepLearning1.1正式版发布


3 集成TensorBoard

可以实时了解模型训练的状态,如果发现输入的参数值不正确或没有创建足够的训练数据,可以提前终止训练从而节省时间。为了提供训练的实时反馈,TensorBoard被集成到训练过程中。开始训练模型时,TensorBoard会自动启动。它将在Web浏览器中打开,类似下图:

ENVIDeepLearning1.1正式版发布

 

·     训练期间,TensorBoard报告每次批处理和迭代的AccuracyLossPrecisionRecall

·     通过TensorBoard可以确认在训练过程中AccuracyPrecisionRecall是否都在增加,并且Loss在减少。建议至少验证两次迭代,如果不是上述情况,便可以停止训练,通过调整参数或添加更多的样本数据来提高精度。对于一些复杂的特征,可能需要经过更长时间的训练才能对性能有一个大致的了解。

·     可以使用ENVI内置的浏览器组件或系统浏览器查看训练指标。

·     通过Deep Learning Guide Map工具菜单Show Training Metrics可以访问和管理训练指标。

·     可以方便地对比多次训练。TensorBoard中的训练日志在训练会话之间保持不变,以便在重新训练时,可以比较模型性能,以查看新的训练数据或更新的参数是否有效。

 

ENVIDeepLearning1.1正式版发布

4 测试系统支持状态

当我们第一次安装ENVI DL时,建议首先运行Test Installation and Configuration工具(在/Deep Learning/Deep Learning Guide Map工具的菜单Tools下)。此工具验证您的系统是否正确配置了NVIDIA驱动程序、NVIDIA GPU和库文件。

Test Installation and Configuration工具已更新,通过运行一个小的模型训练来验证所有过程是否按预期完成。测试完成后将显示一个对话框,提示系统是否准备好使用ENVI深度学习。

ENVIDeepLearning1.1正式版发布

 

5 其他更新

其他更新提高了ENVI深度学习的可用性:

·     支持CUDA 10。现在可以使用最新的NVIDIA GPU

·     在使用TensorFlow Mask Classification工具进行图像分类时,可以选择输出分类图像和类激活图(Class Activation Raster)。建议选择输出分类图像而不是类激活图像,除非希望自己设置类激活图像的阈值,特别是对于单类别情况。

·     Train TensorFlow Mask Model工具将默认同时保存最优和最后模型。最优模型是在每个迭代结束时验证数据的Loss值最低的模型。大多数情况下,此模型在其他数据上的性能将优于上一次迭代模型(甚至可能是最后一个模型)。但是,这个取决于创建验证数据的谨慎程度、与训练数据的相似程度、与模型使用的其他数据的相似程度等。有时训练时间越长,生成的模型性能越好,所以同时提供了最后一次迭代的模型。

·     新增工具Class Activation to Polyline Shapefile:将得到的类激活图转换为多边线矢量(提取中心线)

6 编程

新增如下过程/Task:

名称

描述

ENVIClassActivationToPolylineShapefileTask

将得到的类激活图转换为多边线矢量。

ENVIInitializeENVINet5MultiModelTask

初始化多类别模型。

ENVITensorBoard

手动显示TensorBoard,或打开/停止服务。

API更新:

ENVI Deep Learning 1.1有一些API更新,与以前版本会有冲突。如果在IDL代码或ENVI Modeler工作流中使用了以下Task,请更新代码或模型,以便与版本1.1兼容。

·     ENVITensorFlowClassificationTaskOUTPUT_RASTER关键字被OUTPUT_CLASSIFICATION_RASTEROUTPUT_CLASS_ACTIVATION_RASTER替代。同样的,OUTPUT_RASTER_URI关键字被OUTPUT_CLASSIFICATION_RASTER_URIOUTPUT_CLASS_ACTIVATION_RASTER_URI替代。

·     ENVIRandomizeTrainTensorFlowMaskModelTaskEPOCHSOUTPUT_EPOCHSPATCHES_PER_EPOCHOUTPUT_PATCHES_PER_EPOCH被移除。

·     ENVITrainTensorFlowMaskModelTask:新增OUTPUT_LAST_MODEL关键字用于返回最后一次模型。

7 申请试用

请访问www.enviidl.com/eval_license

或“ENVI技术殿堂”公众号菜单:申请试用 > ENVI-IDL

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