Хороших размеченных датасетов мало не бывает. Команда исследователей из Facebook, DigitalGlobe и MIT (и других университетов) запустила соревнование DeepGlobe Satellite Challenge по анализу спутниковых снимков поверхности земли. Участникам предлагается автоматизировать выделение трех типов информации: дорожная сеть, строения и использование земли.
Чтобы вам было проще обучать сеточки, организаторы предоставили три достаточно больших размеченных датасата: 9000 изображений с маской дорог, 24000 изображений с полигонами зданий и 1000 изображений с сегментированными масками типов земли/поверхности.
https://www.technologyreview.com/s/611198/the-machine-vision-challenge-to-better-analyze-satellite-images-of-earth/ #ai #ml #dataset #image #segmentation
Чтобы вам было проще обучать сеточки, организаторы предоставили три достаточно больших размеченных датасата: 9000 изображений с маской дорог, 24000 изображений с полигонами зданий и 1000 изображений с сегментированными масками типов земли/поверхности.
https://www.technologyreview.com/s/611198/the-machine-vision-challenge-to-better-analyze-satellite-images-of-earth/ #ai #ml #dataset #image #segmentation
MIT Technology Review
The machine vision challenge to better analyze satellite images of Earth
Machine vision has revolutionized many areas of technology, but satellite image analysis isn’t one of them. That may be about to change.