Скачать или смотреть 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