azavea/raster-vision
An open source library and framework for deep learning on satellite and aerial imagery.
What it solves
Raster Vision은 위성, 항공, 드론 데이터와 같은 대규모 지리공간 이미지에 컴퓨터 비전을 적용하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 객체 탐지 및 의미론적 분할과 같은 작업을 위한 모델 구축, 학습, 배포 과정을 단순화하고, 지리 좌표가 포함된 데이터를 직접 처리할 수 있습니다.
How it works
라이브러리이자 로우코드 프레임워크로 동작합니다. 라이브러리로서는 지리 좌표가 포함된 데이터를 읽고, 모델을 학습하며, 예측 결과를 지리공간 형식으로 다시 쓰는 유틸리티를 제공합니다. 프레임워크로서는 데이터 분석, 칩 생성, 모델 학습, 평가 등 머신러닝 파이프라인을 깊은 학습 전문가가 아니어도 구성할 수 있게 해줍니다. 백엔드는 PyTorch이며, AWS Batch와 AWS SageMaker를 통한 클라우드 실행을 지원합니다.
Who it’s for
- Developers 지리공간 CV 도구를 자체 코드에 통합하고자 하는 개발자.
- Non-developers 또는 지리공간 분석가로, 이미지에 대한 ML 실험을 로우코드 방식으로 구성·실행하고자 하는 사람.
Highlights
- 칩 분류, 객체 탐지, 의미론적 분할을 기본 지원.
- 지리 좌표가 포함된 데이터 읽기부터 지리 좌표 형식으로 예측 출력까지 전체 지리공간 워크플로우 지원.
- 재사용 가능한 ML 파이프라인을 위한 로우코드 설정.
- AWS Batch와 AWS SageMaker와의 네이티브 통합으로 클라우드 확장 가능.