遥感影像动辄上万像素一张，做地物分割、目标检测时数据量巨大，GPU是必备工具。本文给遥感团队一套从数据切片到模型训练的算力方案。
一、遥感数据的算力特点
一景卫星影像可能几个GB，直接喂模型显存爆掉，必须先切片切块。训练时单卡24GB够用，但高分辨率影像切块batch开不大，48GB显存效率更高。推理时要把切块结果拼接回完整影像。
二、推荐配置
| 任务 | 显存建议 | 说明 |
|---|---|---|
| 地物分类 | 24GB | 切块训练 |
| 目标检测 | 48GB | 小目标多 |
| 大景推理 | 48GB | 切块拼接 |
三、团队建议
- 影像先预处理切片，统一规格再训练。
- 常用数据集做增强，小样本场景更需要。
- 批量推理排队跑，不占办公机。
遥感项目数据量大、任务集中，云GPU按需起实例最合适。需要批量处理一季节影像时，可参考GPU遥感计算，按时长结算。
实际处理中，遥感影像的地理配准和投影转换要先做好，否则切块后位置对不上，模型训练出来也不准。建议把训练集和验证集按空间区域划分，避免同一地物同时出现在训练和验证集中，导致评估虚高。大批量处理时写好自动化脚本，从下载、切片、推理到拼接一条龙，减少人工介入。云GPU适合这种阶段性批量任务，一季节影像集中跑完就释放。
四、工作流小结
预处理、训练、推理三段分离，每段都写成可复用脚本，新一季影像来了直接套流程，效率倍增。
常用模型权重存成镜像，下次开机直接用，省去重新安装环境的时间。
遥感项目通常有明显季节性，某几个月集中处理，其余时间算力闲置。用云GPU按季节起停，比自购固定服务器划算得多，也不用承担硬件折旧。团队里多人协作时，把数据集和模型版本统一管理，避免各跑各的重复实验。
常见问题
问：遥感模型训练数据不够怎么办？答：用切片加增强和迁移学习，先出基线模型，再逐步积累样本优化。
