鐵人檔案
使用 YOLO 與 Pytorch 製作，目的在於增加模型在地理資訊的應用，強調圖像與資料分析，以 Web 的形式呈現各種 Data board ，將各種開源地理相關資料應用於此，增加資訊與資料透明度。
大家好我是來自北區的一名高中生，可以叫我 Vessel，目前二升三準備特殊選材，這是我第一次參加 iTHome 鐵人賽，之所以選擇 Software Devel...
雖然昨天說今天要開始部屬環境，但在那之前我們先來了解我們的資料集，From TASA。 作為一個地理資訊相關的專案，我決定使用**國家太空中心 (TASA)**...
既然前兩天確定好系統架構以及資料來源後，今天要來正式建立 Docker 環境了。 WHAT and WHY is DOCKER 簡單來說它是一個容器，可以把整個...
來到第四天，今天就是要來做 Sentinel 的資料處理了，包括 SNAP 的種種操作，最後會做成一個 .tif 檔作為之後給 YOLO 訓練的依據。 地圖影像...
既然昨天我們拿了真實的衛星資料並丟入 SNAP 且成功拿到一張還不錯的衛星照(昨天確認後是桃園機場)，今天我們就要來用 Python 自動化抓取我們資料並給出該...
昨天我們用 Python 跟 Rasterio 處理了從 Sentinel-2 抓下來的資料，讓我們可以清楚的知道這張圖的地理資訊，今天我們要把影像變成一個模型...
昨天完成了基本的資料前處理，今天我們先來講講關於資料標註以及影像辨識模式到底是如何運作。 我們一開始可能會很直覺的想說把照片直接丟給模型訓練就好，丟夠深的神經網...
來到第八天，前兩天都在做資料準備，其實原本沒有明確的想要偵測甚麼，因為影像中最為明顯的就是機場了，所以我打算用機場作為模型訓練依據。 Problems 但先來講...
昨天我們完成了資料的標註工程，並且把資料從 Roboflow 抓下了我們處理好的資料，在我們開始訓練模型之前我們先來看模型是如何偵測物件、以及如何處理資料跟他的...
經過前幾天的資料處理，我們今天終於到正式開始模型的訓練，今天的內容會以第一版訓練出來的模型進行數據跟影相的分析。 那當然了，每次開始前總會有些東西需要先處理好。...
