Какие особенности обучения на больших спутниковых тайлах (memory, IO)?

Обучение на больших спутниковых тайлах связано с рядом особенностей, связанных с ограничениями памяти и вводом-выводом (IO):

• Память (Memory):

  • Спутниковые тайлы могут иметь очень высокое разрешение и большой размер, что приводит к большим объемам данных.
  • Загрузка всего тайла в память может быть невозможна, поэтому часто применяют техники разбиения данных на более мелкие чанки или использование потоковой обработки.
  • Использование батчей (batching) и генераторов данных помогает эффективно управлять памятью.

• Ввод-вывод (IO):

  • Чтение больших файлов с диска или сетевых хранилищ может стать узким местом.
  • Кэширование данных и предварительная обработка (preprocessing) помогают снизить нагрузку на IO.
  • Использование форматов сжатия и специализированных форматов (например, GeoTIFF с внутренним сжатием) уменьшает объем передаваемых данных.

• Дополнительные моменты:

  • Часто требуется балансировка между разрешением данных и объемом, чтобы сохранить информативность и при этом не перегружать систему.
  • Использование распределенных вычислений и параллельной обработки для ускорения обучения.

Пример подхода с генератором данных на Python:

def tile_generator(tile_paths, batch_size):
    batch = []
    for path in tile_paths:
        tile = load_tile(path)  # функция загрузки тайла
        batch.append(tile)
        if len(batch) == batch_size:
            yield np.array(batch)
            batch = []
    if batch:
        yield np.array(batch)

Такой подход позволяет не загружать все данные сразу, а обрабатывать их по частям.