35、边缘AI应用部署与支持全解析

边缘AI应用部署与支持全解析

1. 部署前的关键考量

在进行边缘AI应用部署之前,有几个关键方面需要仔细考虑。
- 分阶段部署的代表性 :如果计划进行分阶段部署,要考虑部署是否覆盖了具有代表性的用户群体。若某些用户群体未在初始阶段得到体现,可能会遗漏影响这些群体的问题。
- 沟通计划 :对生产系统的任何更改,在部署前、部署期间和部署后都要进行有效沟通。制定沟通计划,确保受部署影响的人员,包括利益相关者和开发团队成员,了解计划行动、风险以及他们可能扮演的角色。沟通应是双向的,因为可能存在一些未知因素会影响部署计划,例如与计划部署重叠的预定活动,可能会影响要测量的指标。
- 决策环节 :在完成所有相关文档的整理后,需进行“是否推进”的决策。可能会因风险过高或存在混淆因素而决定推迟部署,否则可决定推进。此决策应综合利益相关者、领域专家和技术团队的意见,因为他们都能洞察潜在问题。

以下是部署前关键考量的流程图:

graph LR
    A[分阶段部署考量] --> B[沟通计划制定]
    B --> C[决策环节]
2. 部署中的任务

部署过程中,除了部署本身的操作,还需完成以下任务:
- 双向沟通 :按照部署前制定的沟通计划,与可能受影响的人员进行清晰沟通,倾听部署过程中可能出现的问题。
- 分阶段部署协调

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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