本手册详述了中科星图空天·灵眸大模型的操作流程与功能特点，旨在为地球科学领域的研究人员提供一个强大的AI开发平台，助力科研创新。
平台提供多种辅助工具以帮助用户进行数据标注工作。用户可以通过预标注功能或导入现有的矢量数据来自动完成部分任务。
操作流程如下：
第一步：点击“开始标注”按钮，进入准备界面，启动新的标注任务。
第二步：选择适当的标签用于图像中的目标识别。这可以是从自定义列表中选取或是使用平台提供的预设选项。
第三步：利用绘制工具（如矩形、多边形）在样本上标记相应的区域或对象。确保所画的边界准确无误，完全覆盖标注的目标。
第四步：启用自动标注功能以提高工作效率。（此步骤为可选）
第五步：如果您已经拥有矢量数据文件，则可以将其导入平台中辅助进行标注工作。（此步骤同样为可选）
### 中科星图空天·灵眸大模型使用手册
#### 一、样本库管理
**1.1 影像资料上传**
在开展地球科学研究前，首先需要将相关的影像资源（如卫星图像或航拍照片）上传至平台。这有助于后续的标注与训练工作。
**1.2 创建标注任务**
创建高质量的数据集是成功的关键一步。用户可以根据特定的应用场景和研究需求设定不同的标签类别以及相应的绘制方式。
**1.3 样本标记**
在完成上述准备工作后，接下来就是实际进行样本标记的过程了。平台提供了一系列易于使用的工具帮助用户高效且准确地标注图像中的目标对象。
- **第一步**：点击“开始标注”按钮进入工作界面；
- **第二步**：选择合适的标签类别，并根据需要创建新的标签；
- **第三步**：使用矩形、多边形等绘图工具精确勾勒出需标记的区域或物体边界；
- **第四步（可选）**：利用平台内置预标注功能，通过已有模型自动完成部分数据的标注工作，从而提高效率。
- **第五步（可选）**：如果已有的矢量信息文件可以直接导入至平台上，以辅助用户进行更快速准确地标注。
**1.4 标注任务审核**
为确保训练集的质量与准确性，在所有样本标记完成后需要对其进行严格的检查。这一步骤旨在发现并修正可能存在的错误或不一致情况，从而保证最终数据的一致性和可靠性。
**1.5 创建样本集合**
当所有的图像都经过了标注和验证之后，就可以创建一个完整的样本库用于训练模型使用。良好的样本集能够显著提升模型性能，因此在构建时需要注意确保涵盖所有必要的场景与边缘案例。
#### 二、机器学习框架
中科星图的空天·灵眸大模型是一个优化过的深度学习平台，专为地球科学领域的研究而设计。它支持多种算法如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并具有高度灵活性和扩展性以适应技术进步。
#### 三、模型库管理
**3.1 创建及维护模型库**
用户可以在平台上创建自己的模型库用于存储训练好的机器学习模型。此外，还可以通过版本控制功能来跟踪不同时间点上各个版本的变化情况。
**3.2 增加新版本的模型**
随着研究进展和技术更新，不断优化和升级现有模型变得非常必要。因此，平台允许用户轻松地将新的训练结果添加到已有的库中，并保留旧版以备后续参考。
#### 四、推理服务
中科星图空天·灵眸大模型支持多种部署方式（如在线或离线批处理），为用户提供方便快捷的实时数据分析能力。通过这些功能，用户能够有效地应用已经训练好的模型解决实际问题中的挑战性任务。
综上所述，中科星图空天·灵眸大模型提供了一整套针对地球科学领域的AI开发解决方案，涵盖了从数据准备到最终部署的所有环节。通过掌握上述内容的精髓所在，研究人员可以充分利用平台的优势来推动其科研项目的顺利实施与推进。
5星
