ENVI Deep Learning 1.1 Tech Preveiw目前已經發布，僅在內部測試。迫不及待的要跟大家分享一下新的功能，應該跟1.1正式版沒有太大區別。
此版本包含了幾個關鍵改進和新功能：
- 多要素/多類別支援。
- 新增專案管理功能，用於管理訓練影像和ROIs。
- 訓練過程中的狀態資訊顯示改進。
- 支援NVIDIA CUDA 10和9 GPUs。
下面給大家一些截圖解解饞。
首先是工具箱多了幾個工具，如下圖所示。
重點介紹幾個改進比較大的地方。
1 Deep Learning Guide Map
如下圖所示，在訓練模型流程中，增加了一個Train a Multiclass Model的選項，即訓練多類別模型。
單擊上圖右側的Label Rasters，將彈出如下介面。左側用於定義類別名稱和顏色，右側用於匯入柵格並繪製ROI，或匯入ROI、Vector等。
在使用之前，必須新建或開啟一個工程（Project），工程將儲存所有的歷史記錄。很方便的一點是，在這個介面中進行繪製ROI等操作，不需要手動儲存，工程將自動儲存，方便下次繼續使用。
注：此介面同樣可以透過如下工具開啟：
- /Deep Learning/Deep Learning Labeling Tool
2 Show Training Metrics
雖然這個功能也是在Deep Learning Guide Map工具中，這裡單獨拿出來進行介紹。
此功能是用於顯示訓練狀態，包含了當前訓練狀態和歷史訓練狀態。可透過下圖選單開啟Deep Learning Training Metrics [TensorBoard]介面。
如下圖所示，可以檢視歷史訓練記錄，包含每次迭代/批處理的各種精度指標。可以設定記錄存放目錄、刪除歷史記錄等。
注：如果是訓練模型時，該介面將自動使用系統預設瀏覽器開啟。
3 其他新增工具
新增如下兩個工具：
- Class Activation to Polygon Shapefile：將得到的類啟用圖轉換為多邊形向量
- Class Activation to Polyline Shapefile：將得到的類啟用圖轉換為多邊線向量（提取中心線）
