卫星和航空图像深度学习的开源框架
rastervision的Python项目详细描述
光栅视觉是一个开源的python框架，用于在卫星、空中和其他大型图像集（包括倾斜无人机图像）上构建计算机视觉模型。
- 它允许用户（不需要成为深入学习的专家！）快速且可重复地配置执行机器学习工作流的实验，包括：分析训练数据、创建训练芯片、训练模型、创建预测、评估模型，以及捆绑模型文件和配置以便于部署。
- 内置了对芯片分类、对象检测和使用tensorflow的语义分割的支持。
- 实验可以在cpu和gpu上执行，内置支持使用AWS Batch在云中运行。
- 该框架可扩展到新的数据源、任务（如对象检测）、后端（如tf对象检测api）和云提供商。
- 有一个QGIS plugin用于在地图上查看实验结果。
有关详细信息，请参见documentation。
设置
有几种设置光栅视觉的方法：
- 要从头构建Docker映像，克隆此repo后，运行
docker/build，并使用docker/run运行容器。 - Docker图片发布到quay.io。
raster-vision图像的标记决定它是什么类型的图像：- 标签是用来运行cpu容器的。
gpu-*标记用于运行gpu容器。- 我们在每次合并到
master时发布一个新标记，该标记使用提交散列的前7个字符进行标记。要使用最新版本，请拉latest后缀，例如raster-vision:gpu-latest。git标记也被发布，github标记名作为docker标记后缀。
- 可以使用
pip install rastervision直接安装光栅视觉。但是，它的一些依赖项必须手动安装。
有关详细说明，请参见Setup docs。
示例
了解光栅视觉功能的最佳方法是查看如何配置和运行实验的示例。使用fluent builder模式配置实验，使配置易于读取、重用和维护。
# tiny_spacenet.pyimportrastervisionasrvclassTinySpacenetExperimentSet(rv.ExperimentSet):defexp_main(self):base_uri=('https://s3.amazonaws.com/azavea-research-public-data/''raster-vision/examples/spacenet')train_image_uri='{}/RGB-PanSharpen_AOI_2_Vegas_img205.tif'.format(base_uri)train_label_uri='{}/buildings_AOI_2_Vegas_img205.geojson'.format(base_uri)val_image_uri='{}/RGB-PanSharpen_AOI_2_Vegas_img25.tif'.format(base_uri)val_label_uri='{}/buildings_AOI_2_Vegas_img25.geojson'.format(base_uri)channel_order=[0,1,2]background_class_id=2# ------------- TASK -------------task=rv.TaskConfig.builder(rv.SEMANTIC_SEGMENTATION) \ .with_chip_size(300) \ .with_chip_options(chips_per_scene=50) \ .with_classes({'building':(1,'red')}) \ .build()# ------------- BACKEND -------------backend=rv.BackendConfig.builder(rv.TF_DEEPLAB) \ .with_task(task) \ .with_debug(True) \ .with_batch_size(1) \ .with_num_steps(1) \ .with_model_defaults(rv.MOBILENET_V2) \ .build()# ------------- TRAINING -------------train_raster_source=rv.RasterSourceConfig.builder(rv.RASTERIO_SOURCE) \ .with_uri(train_image_uri) \ .with_channel_order(channel_order) \ .with_stats_transformer() \ .build()train_label_raster_source=rv.RasterSourceConfig.builder(rv.RASTERIZED_SOURCE) \ .with_vector_source(train_label_uri) \ .with_rasterizer_options(background_class_id) \ .build()train_label_source=rv.LabelSourceConfig.builder(rv.SEMANTIC_SEGMENTATION) \ .with_raster_source(train_label_raster_source) \ .build()train_scene=rv.SceneConfig.builder() \ .with_task(task) \ .with_id('train_scene') \ .with_raster_source(train_raster_source) \ .with_label_source(train_label_source) \ .build()# ------------- VALIDATION -------------val_raster_source=rv.RasterSourceConfig.builder(rv.RASTERIO_SOURCE) \ .with_uri(val_image_uri) \ .with_channel_order(channel_order) \ .with_stats_transformer() \ .build()val_label_raster_source=rv.RasterSourceConfig.builder(rv.RASTERIZED_SOURCE) \ .with_vector_source(val_label_uri) \ .with_rasterizer_options(background_class_id) \ .build()val_label_source=rv.LabelSourceConfig.builder(rv.SEMANTIC_SEGMENTATION) \ .with_raster_source(val_label_raster_source) \ .build()val_scene=rv.SceneConfig.builder() \ .with_task(task) \ .with_id('val_scene') \ .with_raster_source(val_raster_source) \ .with_label_source(val_label_source) \ .build()# ------------- DATASET -------------dataset=rv.DatasetConfig.builder() \ .with_train_scene(train_scene) \ .with_validation_scene(val_scene) \ .build()# ------------- EXPERIMENT -------------experiment=rv.ExperimentConfig.builder() \ .with_id('tiny-spacenet-experiment') \ .with_root_uri('/opt/data/rv') \ .with_task(task) \ .with_backend(backend) \ .with_dataset(dataset) \ .with_stats_analyzer() \ .build()returnexperimentif__name__=='__main__':rv.main()
光栅视觉使用类似unittest的方法来执行实验。例如，如果以上是在tiny_spacenet.py中定义的，使用正确的设置，您可以使用：
> rastervision run local -p tiny_spacenet.py
有关运行此示例的更完整描述，请参见Quickstart。
资源
- Raster Vision Documentation
- raster-vision-examples：在开放数据集上运行rv的示例库
- raster-vision-aws：使用gpu设置aws批处理的部署代码
- raster-vision-qgis：在地图上可视化实验结果的qgis插件
联系和支持
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贡献
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