TrainingDML-AI(Training Data Markup Language for Artificial Intelligence,人工智能训练数据标记语言)是由武汉大学遥感信息工程学院乐鹏教授牵头编制的OGC(Open Geospatial Consortium,国际开放地理信息协会)首个地理人工智能国际标准,OGC致力于提供地理信息行业软件和数据及服务的标准化工作。TrainingDML-AI提供一种标准化方式,以支持数据的可发现、可访问、可互操作、可重用为目标,定义了样本数据集的数据标注与元数据表达、溯源、质量、更新等信息模型。
OGC地理人工智能国际标准
(https://docs.ogc.org/is/23-008r3/23-008r3.html)
PIE-Engine AI遥感智能解译平台引入了对LuojiaSet遥感影像样本服务平台TrainingDML-AI地理人工智能国际标准数据集格式的导入和导出支持,提升了遥感样本数据交换和整合效率,为遥感领域的数据互操作注入了新的活力。
LuojiaSet平台动态
TrainingDML-AI标准旨在开发用于地理空间机器学习训练数据的UML模型和编码,规范训练数据一致性,便于在Web环境中获取和交换训练数据。TrainingDML-AI提供了详细的元数据信息,用于对训练的样本集进行规范化。
TrainingDML-AI模块总览
AI_TrainingDataset: 训练样本的集合,即训练数据集。
AI_TrainingData: 训练数据集中的单个训练样本。
AI_Task: 用于确定训练数据集所用的任务。
AI_Label: 训练数据(TD)的标签语义。
AI_Labeling: 提供了创建训练数据(TD)的来源。
AI_TDChangeset: 记录数据集两个版本之间训练数据(TD)的变更类型。
AI_DataQuality: 与训练数据集相关联,用于记录其质量。
针对4种典型遥感任务类型:场景分类、目标识别、语义分割和变化检测,对各类样本数据集的文件目录组织方式分别进行了统一。
语义分割目录组织
目标识别目录组织
变化检测目录组织
场景分类目录组织
TDML元数据文件相关内容参考如下:
``` json
{
"type": 必填,数据集类型
"id": 必填,数据集ID
"name": 必填,数据集名称
"version": 必填,数据集版本
"amountOfTrainingData": 必填,样本总数量
"providers": 必填,用户名
"numberOfClasses": 必填,类别数量,不包括背景
"classes": [
{
必填,标签名称和像素值
},
{
"Building Area": 3
},
{
"Waters": 8
},
{
"Farmland": 10
}
],
"tasks": [
{
"type": 必填,任务类型
"id": 必填,任务ID
"taskType":必填,选择语义分割、变化检测,目标识别或场景分类
}
],
"bands": [
"R",
"G",
"B"
],
"imageSize": 必填,影像尺寸
"data": [
{
"type": 必填,默认"EOTrainingData",
"id": 必填,样本序号
"dataURL": [
必填,影像的相对路径
],
"labels": [
{
"type": 必填,默认"PixelLabel",
"imageURL": 必填,标签的相对路径
"imageFormat": 必填,影像格式
}
]
},
]
}
```
元数据信息配置文件示例说明(左右滑动查看)
PIE-Engine AI平台提供了详细的数据集上传示例文件及说明文档,以帮助您更好地理解和遵循数据集上传规范。通过PIE-Engine AI平台可以轻松地上传TrainingDML-AI格式不同任务类型的数据集并支持数据集的预览。
PIE-Engine AI平台支持导入TrainingDML-AI格式数据集
TrainingDML-AI格式数据集预览
PIE-Engine AI平台可以完美支持并利用您导入的TrainingDML-AI格式的数据集进行模型训练。
TrainingDML-AI数据集训练详情界面
PIE-Engine AI平台样本集支持导出为TrainingDML-AI格式。
PIE-Engine AI支持导出TrainingDML-AI格式数据集
PyTDML 是一个纯 Python 解析器和编码器,用于TrainingDML-AI格式数据集规范的验证。通过PyTDML测试,PIE-Engine AI平台导出的TrainingDML-AI格式数据集符合规范。
PyTDML验证示例
PIE-Engine AI平台通过支持国际标准TrainingDML-AI格式数据集的导入导出,为数据无缝交换提供了统一的方法,同时也为数据标准化提供了更加便捷和灵活的方式。感受无限可能,PIE-Engine AI平台将为您带来更加智能和有效的数据集上传体验,帮您轻松应对各种复杂的业务场景,立即体验PIE-Engine AI平台,开启您的人工智能之旅吧!
体验网址:
https://engine.piesat.cn/artificial-intelligence
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