باستخدام Amazon SageMaker ، قم بتدريب محولات الرؤية ذاتية الإشراف على الصور العلوية باستخدام Amazon Web Services
توفر الصور العلوية ، مثل صور الأقمار الصناعية أو الصور الجوية ، ثروة من المعلومات التي يمكن استخدامها في مجالات مختلفة ، بما في ذلك التخطيط الحضري والزراعة والاستجابة للكوارث والمراقبة البيئية. يمكن أن يكون تحليل واستخراج الرؤى من هذه الصور مهمة صعبة نظرًا لحجمها الكبير وتعقيدها. ومع ذلك ، مع التقدم في تقنيات التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر ، أصبح من الممكن تدريب النماذج التي يمكنها تلقائيًا التعرف على الأنماط والميزات الموجودة في الصور العلوية وفهمها.
أحد الإنجازات الأخيرة في رؤية الكمبيوتر هو تطوير محولات الرؤية. محولات الرؤية هي نماذج التعلم العميق التي أظهرت أداءً رائعًا في مهام تصنيف الصور. وهي تستند إلى بنية المحولات ، والتي تم تقديمها في الأصل لمهام معالجة اللغة الطبيعية. من خلال تكييف بنية المحولات لمعالجة الصور ، حققت محولات الرؤية أحدث النتائج في مجموعات البيانات المرجعية المختلفة.
توفر Amazon Web Services (AWS) مجموعة شاملة من الأدوات والخدمات للتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي. إحدى الخدمات الرئيسية التي تقدمها AWS هي Amazon SageMaker. SageMaker هي خدمة تعلم آلي مُدارة بالكامل تمكن المطورين وعلماء البيانات من إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها على نطاق واسع.
لتدريب محولات الرؤية الخاضعة للإشراف الذاتي على الصور العلوية باستخدام AWS SageMaker ، يمكنك اتباع الخطوات التالية:
1. تحضير البيانات: ابدأ بتجميع مجموعة بيانات الصور العلوية وإعدادها. قد يتضمن ذلك الحصول على صور جوية من الأقمار الصناعية أو من مصادر عامة أو تجارية. تأكد من تسمية الصور أو التعليق عليها بشكل صحيح إذا كان لديك فئات أو ميزات مستهدفة محددة تريد اكتشافها.
2. المعالجة المسبقة للبيانات: قم بإجراء معالجة مسبقة لمجموعة البيانات الخاصة بك للتأكد من أنها في تنسيق مناسب للتدريب. قد يتضمن ذلك تغيير حجم الصور وتطبيع قيم البكسل وتقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق من الصحة.
3. قم بإعداد AWS SageMaker Instance: قم بإنشاء مثيل على AWS SageMaker لتشغيل وظيفتك التدريبية. يوفر SageMaker مجموعة من أنواع المثيلات للاختيار من بينها ، اعتمادًا على متطلباتك الحسابية.
4. تثبيت التبعيات: قم بتثبيت التبعيات والمكتبات الضرورية اللازمة لتدريب محولات الرؤية. قد يشمل ذلك أطر التعلم العميق الشائعة مثل TensorFlow أو PyTorch.
5. تكوين النموذج: تحديد البنية والمعلمات الفائقة لنموذج محول الرؤية الخاص بك. يتضمن ذلك تحديد عدد الطبقات وآليات الانتباه والخيارات المعمارية الأخرى.
6. التدريب: ابدأ عملية التدريب عن طريق تغذية مجموعة البيانات المُعالجة مسبقًا في نموذج محول الرؤية. راقب تقدم التدريب واضبط المعلمات الفائقة إذا لزم الأمر.
7. التقييم: بمجرد اكتمال التدريب ، قم بتقييم أداء النموذج المدرَّب على مجموعة بيانات تحقق منفصلة. سيساعدك هذا على تقييم دقة النموذج وقدرات التعميم.
8. الضبط الدقيق والنشر: إذا لزم الأمر ، قم بضبط النموذج الخاص بك عن طريق ضبط المعلمات الفائقة أو تدريبه على بيانات إضافية معنونة. بمجرد أن تشعر بالرضا عن الأداء ، انشر النموذج لعمل تنبؤات بشأن الصور العلوية الجديدة غير المرئية.
باستخدام AWS SageMaker ، يمكنك الاستفادة من قوة محولات الرؤية الخاضعة للإشراف الذاتي لتحليل واستخراج رؤى قيمة من الصور العلوية. تتيح لك قابلية التوسع والمرونة في بنية AWS الأساسية جنبًا إلى جنب مع أحدث إمكانات محولات الرؤية معالجة مهام رؤية الكمبيوتر المعقدة بسهولة. سواء كنت تعمل على التخطيط الحضري أو الزراعة أو المراقبة البيئية ، فإن تدريب محولات الرؤية ذاتية الإشراف على الصور العلوية باستخدام AWS SageMaker يمكن أن يعزز بشكل كبير تحليلك وعمليات صنع القرار.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر ذكاء بيانات أفلاطون.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://platodata.network/platowire/using-amazon-sagemaker-train-self-supervised-vision-transformers-on-overhead-imagery-with-amazon-web-services/
