從收集到訓練恐龍遺骸數據 | 全景介紹《恐龍大探險：AI化石尋找》| Intel Software

目錄

1. 概述
2. 收集數據
3. 清理數據
4. 處理GPS座標
5. 資源配對
6. 數據預處理
7. 模型選擇與訓練
8. 數據擴增
9. 模型簡化與標籤
10. 訓練和收集流程
11. 工具概覽

🦕探索恐龍遺骸：從收集到模型訓練的全流程指南🦕

歡迎來到《Bone Hunt Discovering Dinosaurs with the AI》系列的這一集！我是鮑伯·奇西布魯（Bob Chesebrough），就職於Intel Corporation，擔任解決方案工程師和技術傳播專家，支援oneAPI AI相關工作。今天，我們將帶領你進入恐龍遺骸的尋找之旅。

1. 概述

在本集中，我們將探討如何通過AI技術來收集、清理和處理恐龍遺骸的數據，並使用這些數據來訓練模型。我們將使用GPS座標、圖像處理技術和深度學習算法來實現這一目標。

2. 收集數據

要開始你的恐龍尋找之旅，你需要先收集數據。我們的代碼示例將展示一些眾所周知的地點，包括猶他州詹森的恐龍國家紀念碑和莫阿布附近的米爾克里克恐龍小徑。這些地方是你可以前往並收集航點的地方。你可以觀察恐龍化石來學習它們，研究岩石類型或者從這些地區獲取航拍照片。

3. 清理數據

收集數據後，你需要對數據進行清理，以保持一致性。這可能有些棘手，尤其當你每次只找到幾根骨頭時。但只要你記得每個航點的故事並有相應的照片，清理數據就不是一個太大的問題。然而，當你的航點數量從數百個到數千個時，就很難知道你是否已經收集過某個航點，並且有可能重複收集。為了解決這個問題，你可以使用哈佛赤球距離公式和距離公式來估算GPS座標之間的距離，並使用分群軟件來識別這些化石位置，嘗試刪除重複數據。

4. 處理GPS座標

由於GPS座標在精確度方面存在局限性，我們需要處理它們。你可以將經緯度信息轉換為像素座標，這樣可以保護化石的位置信息，避免被他人盗竊。你可以使用映射函數將GPS座標映射到像素座標，比如航拍照片的影像平面座標。

5. 資源配對

在進行數據預處理之前，你需要將資源配對起來。這包括將GPS座標和圖像之間建立關聯，以及利用時間戳記來記錄你所到過的位置。為了更好地定位你的位置，你需要盡可能詳細地描述航點，包括緯度、經度、高度以及有關岩石、鵝卵石和類別的觀察，並參考地質圖來識別可見的岩層。

6. 數據預處理

在收集和清理數據後，你需要進行數據預處理。這一步驟包括將數據拆分為訓練集和測試集，將圖像轉換為模型可處理的格式（如張量），以及對數據進行歸一化和標準化等操作。預處理數據是為了更好地應用於模型訓練之中。

7. 模型選擇與訓練

在進行模型訓練之前，你需要選擇適合的模型。對於這個專案，我們建議使用ResNet18模型，因為它適用於圖像分類任務且相對簡單。你可以將模型訓練在具有相似特徵的數據集上，進行fine tuning以提高其準確度和性能。

8. 數據擴增

為了讓模型能更好地理解數據，我們需要對圖像進行數據擴增。這包括旋轉、縮放、翻轉等操作，以便模型能夠從不同角度觀察數據。然而，需要注意的是，擴增操作不能過度，否則可能會改變圖像的特徵。適當的擴增操作可以增加數據的多樣性，提高模型的泛化能力。

9. 模型簡化與標籤

模型的簡化和標籤都是使模型訓練和應用更有效率的重要步驟。我們建議使用ResNet等卷積神經網絡，因為這種模型能夠有效地捕捉圖像中的模式、結構和形狀。同時，簡化模型的結構可以減少計算成本，加快訓練和推論速度。

10. 訓練和收集流程

經過準備工作後，你可以開始訓練模型和收集樣本。在這個過程中，你可以使用Intel DevCloud、oneAPI、PyTorch和OpenVINO等工具來加快開發和測試速度。你可以在描述中找到這些工具的相關鏈接。

11. 工具概覽

在本集中，我們將向你簡要介紹一些在這一系列中使用的工具，例如Intel DevCloud、oneAPI、PyTorch和OpenVINO。這些工具將幫助你更好地開展恐龍尋找之旅。

希望你能享受這一集，記得點贊、分享並訂閱Intel Software的YouTube頻道。下一集，我們將向你簡要介紹這一系列中使用的工具，包括Intel DevCloud、oneAPI、PyTorch和OpenVINO。讓冒險開始吧！