Gebruik Amazon SageMaker om zelfbegeleide vision-transformatoren te trainen op overheadbeelden met Amazon Web Services
Overheadbeelden, zoals satelliet- of luchtfoto's, bieden een schat aan informatie die kan worden gebruikt in verschillende domeinen, waaronder stadsplanning, landbouw, rampenbestrijding en milieumonitoring. Het analyseren en extraheren van inzichten uit deze afbeeldingen kan een uitdagende taak zijn vanwege hun grote omvang en complexiteit. Met de vooruitgang in technieken voor diep leren en computervisie is het echter mogelijk geworden om modellen te trainen die automatisch de patronen en kenmerken in overheadbeelden kunnen leren en begrijpen.
Een van de recente doorbraken in computer vision is de ontwikkeling van vision transformers. Visietransformatoren zijn deep learning-modellen die opmerkelijke prestaties hebben geleverd bij beeldclassificatietaken. Ze zijn gebaseerd op de transformatorarchitectuur, die oorspronkelijk werd geïntroduceerd voor natuurlijke taalverwerkingstaken. Door de transformatorarchitectuur aan te passen om beelden te verwerken, hebben vision-transformatoren state-of-the-art resultaten behaald op verschillende benchmarkdatasets.
Amazon Web Services (AWS) biedt een uitgebreide set tools en services voor het trainen en implementeren van machine learning-modellen. Een van de belangrijkste services die AWS aanbiedt, is Amazon SageMaker. SageMaker is een volledig beheerde machine learning-service waarmee ontwikkelaars en datawetenschappers op grote schaal modellen voor machine learning kunnen bouwen, trainen en implementeren.
Om zelfbegeleide vision-transformatoren te trainen op overheadbeelden met behulp van AWS SageMaker, kunt u deze stappen volgen:
1. Gegevensvoorbereiding: begin met het verzamelen en voorbereiden van uw gegevensset met overheadbeelden. Hierbij kan het gaan om het verwerven van satelliet- of luchtbeelden van openbare of commerciële bronnen. Zorg ervoor dat de afbeeldingen correct zijn gelabeld of geannoteerd als u specifieke doelklassen of functies hebt die u wilt detecteren.
2. Gegevensvoorverwerking: verwerk uw dataset voor om ervoor te zorgen dat deze een geschikt formaat heeft voor training. Dit kan betrekking hebben op het wijzigen van de afbeeldingen, het normaliseren van pixelwaarden en het opsplitsen van de dataset in trainings- en validatiesets.
3. Stel een AWS SageMaker-instantie in: maak een instantie op AWS SageMaker om uw trainingstaak uit te voeren. SageMaker biedt een reeks instantietypen om uit te kiezen, afhankelijk van uw rekenvereisten.
4. Installeer afhankelijkheden: Installeer de benodigde afhankelijkheden en bibliotheken die nodig zijn voor het trainen van vision transformers. Dit kunnen populaire deep learning-frameworks zijn, zoals TensorFlow of PyTorch.
5. Modelconfiguratie: definieer de architectuur en hyperparameters van uw vision transformer-model. Dit omvat het specificeren van het aantal lagen, aandachtsmechanismen en andere architecturale keuzes.
6. Training: Start het trainingsproces door uw voorbewerkte dataset in te voeren in het vision transformer-model. Bewaak de voortgang van de training en pas indien nodig hyperparameters aan.
7. Evaluatie: zodra de training is voltooid, evalueert u de prestaties van uw getrainde model op een afzonderlijke validatiegegevensset. Dit zal u helpen de nauwkeurigheid en generalisatiemogelijkheden van het model te beoordelen.
8. Verfijning en implementatie: verfijn indien nodig uw model door de hyperparameters aan te passen of het te trainen op aanvullende gelabelde gegevens. Zodra u tevreden bent met de prestaties, implementeert u het model om voorspellingen te doen over nieuwe ongeziene overheadbeelden.
Door AWS SageMaker te gebruiken, kunt u gebruikmaken van de kracht van zelfbegeleide vision-transformatoren om waardevolle inzichten uit overheadbeelden te analyseren en te extraheren. De schaalbaarheid en flexibiliteit van de AWS-infrastructuur in combinatie met de ultramoderne mogelijkheden van vision-transformatoren stellen u in staat om met gemak complexe computervisie-taken aan te pakken. Of u nu werkt aan stadsplanning, landbouw of milieumonitoring, het trainen van zelfbegeleide vision-transformatoren op overheadbeelden met behulp van AWS SageMaker kan uw analyse- en besluitvormingsprocessen aanzienlijk verbeteren.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
- Bron: Plato data-intelligentie.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- ChartPrime. Verhoog uw handelsspel met ChartPrime. Toegang hier.
- BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
- Bron: https://platodata.network/platowire/using-amazon-sagemaker-train-self-supervised-vision-transformers-on-overhead-imagery-with-amazon-web-services/
