🌥️ Cloud Removal Training

Train Deep Learning Models để khử mây từ ảnh Sentinel-2

← Trang chủ Land Classification Prediction Models đã train
📚 Dataset: SEN12MS-CR (Sentinel-12 Multi-Seasonal Cloud Removal)
🏗️ Architecture: U-Net với skip connections
📊 Input: S2 cloudy (4 bands) + S1 radar (2 bands) = 6 channels
🎯 Output: S2 clean (4 bands)
⏱️ Training time: ~2-3 hours (GPU) / ~20-30 hours (CPU)

⚙️ Cấu hình Training

Thư mục chứa dữ liệu SEN12MS-CR
Tên model để lưu
Giảm xuống 4 hoặc 2 nếu GPU hết RAM
Số lượng epochs training
Learning rate (default: 1e-4)
Sử dụng dữ liệu radar (VV, VH) để cải thiện kết quả
Sử dụng GPU để training nhanh hơn

🤖 Cloud Removal Models

Loading models...

📖 Cloud Removal Methods

🔹 Classic (Default)

3-step approach: temporal → median → spatial interpolation

Fast

🔹 Hybrid

Classical + ML KNN - balanced speed & quality

Recommended

🔹 ML KNN

K-Nearest Neighbors inpainting - good quality

Medium Speed

🔹 Deep Learning

U-Net CNN - best quality for large gaps

Requires Model