Создание конвейера классификации изображений для спутниковых изображений

Классификация земного покрова по спутниковым снимкам представляет собой небольшую модель и очень большой цикл. Выполнение арифметических операций перед записью цикла — вот что не дает сцене превратиться в неделю графического процессора. Сначала арифметика плитки Гранулы Sentinel-2 Level-1C, согласно документации продукта Copernicus Sentinel-2, представляют собой ортоизображение размером 110 × 110 км в формате UTM с четырьмя полосами на расстоянии 10 м, шестью на расстоянии 20 м и тремя на расстоянии 60 м. Возьмем 10-метровые полосы и 64-пиксельный фрагмент — размер участка, используемый в наборе данных о землепользовании EuroSAT: Край сцены = 110 км / 10 м на пиксель = 11 000 пикселей (номинально; доставленный растр немного меньше, тайлы перекрываются) плиток в ряду = пол (11 000 / 64) = 171 плитки = 171 x 171 = 29 241 плитка на гранулу с перекрытием 50% (шаг 32): плиток в ряду = пол((11 000 - 64) / 32) + 1 = 342 плитки = 342 x 342 = 116 964 плитки на гранулу (4,0x) Теперь определите стоимость. Если ваш классификатор работает с предполагаемой скоростью 900 тайлов в секунду на одном графическом процессоре (это предположение вы должны заменить своим собственным измерением, а не числом, которому можно доверять с веб-страницы), непересекающийся проход составит 29 241/900 = 32 секунды вычислений, а перекрывающийся проход — 130 секунд. Это ничего. Умножьте на страну: континентальная Франция примерно