ENVI Deep Learning 1.1 Tech Preveiw目前已经发布，仅在内部测试。迫不及待的要跟大家分享一下新的功能，应该跟1.1正式版没有太大区别。

此版本包含了几个关键改进和新功能：

• 多要素/多类别支持。
• 新增项目管理功能，用于管理训练图像和ROIs。
• 训练过程中的状态信息显示改进。
• 支持NVIDIA CUDA 10和9 GPUs。

下面给大家一些截图解解馋。

首先是工具箱多了几个工具，如下图所示。

重点介绍几个改进比较大的地方。

1 Deep Learning Guide Map

如下图所示，在训练模型流程中，增加了一个Train a Multiclass Model的选项，即训练多类别模型。

单击上图右侧的Label Rasters，将弹出如下界面。左侧用于定义类别名称和颜色，右侧用于导入栅格并绘制ROI，或导入ROI、Vector等。

在使用之前，必须新建或打开一个工程（Project），工程将保存所有的历史记录。很方便的一点是，在这个界面中进行绘制ROI等操作，不需要手动保存，工程将自动保存，方便下次继续使用。

注：此界面同样可以通过如下工具打开：

• /Deep Learning/Deep Learning Labeling Tool

2 Show Training Metrics

虽然这个功能也是在Deep Learning Guide Map工具中，这里单独拿出来进行介绍。

此功能是用于显示训练状态，包含了当前训练状态和历史训练状态。可通过下图菜单打开Deep Learning Training Metrics [TensorBoard]界面。

如下图所示，可以查看历史训练记录，包含每次迭代/批处理的各种精度指标。可以设置记录存放目录、删除历史记录等。

注：如果是训练模型时，该界面将自动使用系统默认浏览器打开。

3 其他新增工具

新增如下两个工具：

• Class Activation to Polygon Shapefile：将得到的类激活图转换为多边形矢量
• Class Activation to Polyline Shapefile：将得到的类激活图转换为多边线矢量（提取中心线）

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来源： https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16309578.html