典型文献
遥感影像深度学习样本在线标注系统设计与实现
文献摘要：
样本标注是人工智能进行建模训练中至关重要的一环,是把最初始的数据转为算法使用数据的重要步骤.深度学习样本的原始数据一般通过人工交互标绘获得,而随后的数据标注工作旨在将数字图像信息打上标签让计算机能够读取,进而输送到人工智能算法和模块里加以调用.由于标注者自身标注习惯和判定方法不同,数据质量参差不齐,样本单机离线标注导致数据合并和检查困难,遥感影像深度学习样本标注行业亟需一个能够实现共享标注、样本统一管理的在线标注平台.针对该问题,设计并实现了一种基于WebGIS的遥感影像深度学习样本在线标注系统,通过深度学习样本在线标注与生成、样本管理、样本信息可视化,让样本标注人员能够以统一标准协同地进行样本标注工作,能显著减少工作量,提高工作效率,具有一定的实用性及创新性.
文献关键词：
深度学习;样本标注;WebGIS;遥感影像;协同标注
中图分类号：
作者姓名：
钟静;刘星瑞;郭明强
作者机构：
湖北地信科技集团股份有限公司,湖北 武汉 430200;中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北 武汉 430074;中国地质大学(武汉)计算机学院,湖北 武汉 430074;国家地理信息系统工程技术研究中心,湖北 武汉 430200
文献出处：
引用格式：
[1]钟静;刘星瑞;郭明强-.遥感影像深度学习样本在线标注系统设计与实现)[J].地理空间信息,2022(10):31-34
A类：
协同标注
B类：
遥感影像,在线标注,标注系统,系统设计与实现,样本标注,使用数据,原始数据,工交,标绘,数据标注,数字图像,图像信息,打上,上标,读取,输送到,人工智能算法,里加,调用,判定方法,数据质量,单机,离线,数据合并,统一管理,WebGIS,信息可视化,统一标准,提高工作效率
AB值：
0.353543
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