遥感大数据与人工智能深度融合的时代
各行业不断涌现出多样化的AI模型
但AI算法规则仍然不够灵活
模型准确率和泛化性也强依赖于样本数据
如何快速定制符合各种实际场景需求的AI模型
成为制约遥感AI落地应用的重要因素
一站式、低门槛的免费遥感AI模型生产平台
无需编写代码即可在线优化或自建全新模型
即使非AI专业人士也能快速上手
AI Earth自训练功能包含数据标注、样本管理、模型训练和部署应用的全链路流程，满足目标提取、地物分类、变化检测三大类业务场景。模型优化支持半监督学习，典型数据集同等精度下可以减少80%数据标注量。我们为每个用户提供免费定量的云上算力，便于灵活自主地进行在线模型训练。
平台地址
https://engine-aiearth.aliyun.com
（请于PC端打开）
/ 数据标注 /
平台支持自定义标签体系，快速创建目标提取、地物分类、变化检测三大类标注项目。支持矩形、多边形、套索、超像素、笔刷等多种便捷标注工具，还可以通过导入预标注文件降低人工标注量。
/样本管理 /
平台支持通过标注项目或自主上传标注数据创建样本集，样本集支持可视化查看管理。同时提供建筑物提取、地物分类、变化检测等典型样本集供模型训练使用。
/模型训练 /
训练项目管理：支持用户快速配置网络结构、Backbone、预训练模型等信息，创建模型训练项目，每个项目内支持创建多版本训练任务。平台预置了多个模型训练项目，用户可基于预置模型版本开展优化训练。
训练任务创建：训练任务创建简单三步即可完成。首先，确定模型版本和网络结构等参数；其次，选择训练数据集，进行训练/验证比例切分和数据增强参数设置；最后，设定详细训练参数。如有高阶训练需求，还可以调整损失函数、学习率下降方法、优化器选择等高级配置。
训练详情查看：训练任务提交后，可实时查看训练进度和相关指标变化，训练完成后支持开展模型测试。如需进一步优化模型，可使用未标注的样本数据进行半监督学习训练，典型数据集同等精度下可以减少80%标注量。
/ 模型管理 /
在模型管理页面可查看所有已发布的模型版本，支持对多版本模型进行在线部署、撤销和详情查看。
/ 在线应用 /
模型一键部署后，即可回到平台AI解译工具任务创建页面，发起基于新模型版本的解译任务。
/ 用户福利 /
公测期间，平台为每个用户提供每月20小时的免费独享训练机器资源，规格为NVIDIA Tesla GPU T4 * 2。用户群（钉钉群号：32152986）将实时进行算法训练相关答疑，欢迎加入。
平台公测进行中，扫码了解更多
