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通过AWS上的地理空间基础模型彻底改变地球观察

2025年5月29日 21:16 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了如何将领先的GeoFM（Clay Foundation的Clay Foundation模型在拥抱面上可用）如何用于大规模推断和在Amazon Sagemaker上进行微调。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
基于变压器的地理空间数据（也称为地理空间基础模型（GEOFMS））的基于变压器的视觉模型，为一种新的强大技术，用于将地球表面映射到大陆尺度上，为利益者提供检测和监控表面水平的生态系统条件的工具，以造成森林灾难，自然灾难的影响，自然灾难和其他型号的范围。 （VIT）专门适用于地理空间数据源。 Geofms无需培训即可提供直接价值。这些模型表现为地理空间相似性搜索和生态系统变化检测的嵌入模型。使用最小的标记数据，可以对GeoFM进行微调，以进行自定义任务，例如陆地表面分类，语义分割或像素级回归。许多领先的车型都可以在非常宽松的许可下获得，从而可以为广大的受众访问。例子包括Satvision-Base，Prithvi-100m，Satmae和Clay（在此解决方案中使用）。在这篇文章中，我们探讨了Clay Foundation的Clay Foundation模型如何在拥抱面上可用，可以用于大规模推理和在Amazon Sagemaker上进行大规模推理和微调。出于说明目的，我们专注于来自世界上最生物多样性生态系统之一的亚马逊雨林的森林砍伐用例。鉴于有力的证据表明，亚马逊森林系统可能很快到达了临界点，因此它提出了一个重要的研究领域和GeoFMS的高影响力应用领域，例如，通过早期发现森林降解。但是，这里提出的解决方案概括为广泛的地理空间用例。它还带有现成的代码示例，可帮助您快速开始在AWS的应用程序中部署GEOFMS。在AWS.LES中，我们的解决方案概述我们解决方案的核心是GeoFM。在建筑上，GeoFM在2022年开创性研究论文中首次引入的VIT建筑构建了I
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