版本更新¶
- *11.2.0
- 新增基于SAM的提示分割功能
- 目标检测模型训练新增支持ReDet旋转框模型
- 地物分类模型训练新增Mask2Former模型
- 新增目标检测、对象提取功能全流程支持多波段影像的能力
- 11.1.0
- 二元分类、地物分类模型训练功能新增支持Transformer结构的Segformer模型
- 通用变化检测模型训练新增支持Siam-Segformer模型
- 目标检测新增RTMDet模型
- 对象提取新增RTMDet-Ins模型
- 新增支持镶嵌数据集和批量数据训练数据生成
- 模型训练新增继续训练能力
- 模型训练新增迁移学习能力
- 模型训练新增学习率自适应调整策略
- 新增支持镶嵌数据集和批量数据推理能力
- 新增支持按范围推理
- 新增二元分类、地物分类、通用变化检测使用8 bit多波段影像实现训练数据生成、模型训练、模型推理的全流程支持
- 新增模型转换能力
- 11.0
- 新增遥感影像通用变化检测功能,实现基于Siam-SFNet和DSAMNet模型的训练数据生成、模型训练、模型推理的全流程支持
- 新增对目标检测、二元分类、地物分类、通用变化检测等功能的模型评估支持,可用于评价模型精度
- 升级conda环境以支持英伟达RTX30系列显卡,满足产品硬件适配需求
- 二元分类、地物分类功能新增SFNet模型,增强对上下文和语义空间信息的捕捉能力
- 新增学习率自适应衰减策略,可用于提高模型训练效果
- 训练配置文件增加interval_validation参数,实现对模型训练中验证间隔的控制,减少训练总时间
- 模型训练新增init_data参数,实现对训练集和验证集划分的控制,便于模型效果对比
- 支持多GPU设备和指定GPU设备号训练,支持更高效的GPU并行计算,可用于提升模型训练精度和训练效率
- 提供水体、建筑物二元分类、地物分类等多种预训练模型,降低用户使用成本
- 10.2.1
- 目标检测功能新增基于Cascade R-CNN模型的训练数据生成、模型训练和模型预测的支持
- 目标检测功能Faster R-CNN模型支持更换骨干网络(backbone)训练
- 目标检测、对象提取、二元分类功能支持Linux下多GPU(单机多卡)训练,可提升模型训练精度和训练效率
- 更新目标检测和对象提取功能默认的骨干网络(backbone),减少训练时计算资源的消耗
- 深度学习vision模块推理类(Inference)被细分为影像分析(ImageryInference)和图片分析(PictureInference)两个类
- 深度学习框架升级:升级TensorFlow框架版本 (1.14-->2.1+) 和Pytorch框架 (1.2.0-->1.8.1) ,新增PaddlePaddle框架支持
- 推理时新增模型关闭接口,方便管理计算资源
- 资源英文化,实现国际化版本支持,并提供接口英文说明
- 新增支持 GAODEMAPS, TIBERO, SHENTONG, HWPOSTGRESQL, GANOS, XUGU, ATLASDB 数据源类型,具体参考
EngineType
- 新增支持导入BIL文件 (
import_bil()
) - 新增支持导入BIP文件 (
import_bip()
) - 新增支持导入BSQ文件 (
import_bsq()
) - 新增支持导入Orange Tab文件 (
import_orange_tab()
) - 新增支持导入Grib文件 (
import_grib()
) - 新增支持导入EGC文件 (
import_egc()
) - 新增支持导入RAW文件 (
import_raw()
) - 新增支持导入VRT文件 (
import_vrt()
) - 新增支持导入GPKG文件 (
import_gpkg()
) - 新增支持导入GBDEM文件 (
import_gbdem()
) - 新增支持导入LIDAR文件 (
import_lidar()
) - 新增支持导入GJB文件 (
import_gjb()
) - 新增支持导入ESRI File GDB (
import_file_gdb_vector()
) - 新增支持导入ESRI Personal GDB (
import_personal_gdb_vector()
) - 新增支持导入TEMSClutter文件 (
import_tems_clutter()
) - 新增支持导入TEMSVector文件 (
import_tems_vector()
) - 新增支持导入TEMSBuildingVector文件 (
import_tems_building_vector()
) - 新增支持导入TEMSText (
import_tems_text_labels()
) - 新增支持导出数据集为 EGC 文件 (
export_to_egc()
) - 新增支持导出数据集为 GJB 文件 (
export_to_gjb()
) - 新增支持导出数据集为 TEMSVector 文件 (
export_to_tems_vector()
) - 新增支持导出数据集为 TEMSClutter 文件 (
export_to_tems_clutter()
) - 新增支持导出数据集为 TEMSText 文件 (
export_to_tems_text_labels()
) - 新增支持导出数据集为 TEMSBuildingVector 文件 (
export_to_tems_building_vector()
) - 新增支持导出数据集为 ESRI File GDB (
export_to_file_gdb_vector()
) - 新增支持导出数据集为 ESRI Personal GDB (
export_to_personal_gdb_vector()
) - 新增支持创建内存数据源 (
create_mem_datasource()
) - 新增支持几何对象比例变换 (
zoom_geometry()
) - 新增支持自动切割面对象 (
divide_polygon()
) - 完善几何对象方法:
has_intersection()
,has_overlap()
,erase()
,clip()
,identity()
,union()
,update()
,xor()
接口新增容限参数 (tolerance) - 新增获取 (
get_show_features_count()
) 和设置 (set_show_features_count()
)打印矢量数据集时显示的记录数目 - 新增数据整合 (
integrate()
) - 新增创建随机点 (
create_random_points()
) - 新增建筑物规则化 (
regularize_building_footprint()
) - 新增自动计算点到线的垂足 (
auto_compute_project_points()
) - 新增多图层叠加分析(
multilayer_overlay()
) - 完善叠加分析功能,支持叠加分析面内自相交情况 (
overlay()
) - 新增区域制表 (
tabulate_area()
) - 新增栅格擦除与替换 (
erase_and_replace_raster()
) - 新增捕捉汇水点 (
snap_pour_point()
) - 新增基于多准则判断的元胞自动机 (
MCECellularAutomata
) - 新增计算自然间断点功能 (
compute_natural_breaks()
) - 新增支持拓扑逻辑图 (
build_topological_schema()
) - 完善地址匹配,支持繁体中文地址匹配 (
build_address_indices()
) - 完善矢量转栅格功能 (
vector_to_raster()
),增加设置无值参数 (no_value) 和是否转换出所有与折线接触的栅格(is_all_touched)参数 - 完善栅格两点最小耗费路径 (
cost_path_line()
) 和最短表面路径 (surface_path_line()
)功能,增加设置障碍面参数(barrier_regions) - 完善地理加权回归 (
GWR()
)功能,支持进行回归预测,同时结果增加返回预测结果数据集 - 计算矢量自然断点中断值 (
compute_range_raster()
) 增加警告,12版本将被移除
- 10.1.1
- 新增二元分类D-LinkNet模型的训练功能
- 新增图时空回归训练数据生成功能
- 修复地物分类模型推理后显存持续占用的问题
- 完善对象提取训练数据路径对中文的支持
- 完善对象提取训练过程对预训练模型的支持
- 完善对象提取提取结果对平面坐标系的支持
- 10.1.0
- 新增二维网络分析、三维网络分析模块
- 新增地址匹配模块
- 新增多种栅格综合功能:包含众数滤波、扩展、收缩、蚕食、区域分组、边界清理、细化等
- 新增地理模拟功能,包含基于主成分分析(PCA)、人工神经网络(ANN)的元胞自动机
- 完善数据导入功能,新增支持导入文件目录功能
- 新增地图专题图功能
- 新增影像数据对象提取功能,涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口
- 新增影像数据二元分类功能FPN、DeepLab V3+模型支持
- 新增图片数据图片分类功能,涉及模型训练、模型推理
- 新增模型转换接口,支持图片分类训练结果模型转换为移动端模型
- 新增图片数据目标检测功能,涉及模型训练、模型推理接口
- 新增基于DCRNN的交通流量预测功能
- 新增基于梯度提升的结构化数据分类功能
10.0.1
- 不再支持 32 位 Python,只支持 64 位 Python
- 支持通过 log.conf 文件设置 python 端的日记信息
- 新增影像数据目标检测功能,涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口
- 新增影像数据二元分类功能,涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口
- 新增影像数据地物分类功能,涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口
- 新增影像数据场景分类功能,涉及训练数据生成、模型训练、模型推理接口
- 新增最小二乘法回归分析 (
ordinary_least_squares()
) - 新增地理探测器分析 (
geographical_detector()
) - 新增计算数据集中几何对象矩形范围功能 (
compute_features_envelope()
) - 新增填挖方分析 (
inverse_cut_fill()
,cut_fill_grid()
,cut_fill_oblique()
,cut_fill_region()
,cut_fill_region3d()
) - 新建剖面分析 (
calculate_profile()
) - 新增计算 DEM 栅格的淹没区域 (
flood()
) - 新增二值栅格细化 (
thin_raster_bit()
) - 新增归一化植被指数 (
NDVI()
) 和归一化水指数 (NDWI()
) - 新增可视域分析 (
calculate_view_shed()
,calculate_view_sheds()
,is_point_visible()
,are_points_visible()
,line_of_sight()
,radar_shield_angle()
) - 新增颜色对象(
Color
)和几何对象风格对象(GeoStyle
) - 新增地图模块(
mapping
),用于新增、管理地图对象 (Map
)