10.3K ·GitHub
Что это такое?
Тщательно подобранный список техник глубокого обучения для спутниковых и аэроснимков: архитектуры, модели и алгоритмы для задач вроде классификации, сегментации и обнаружения объектов.
Тщательно подобранный список техник глубокого обучения для спутниковых и аэроснимков: архитектуры, модели и алгоритмы для задач вроде классификации, сегментации и обнаружения объектов.То есть это не библиотека, которую я установлю, а набор ссылок?Верно: это один собранный README со ссылками на статьи и репозитории GitHub, а не устанавливаемый софт. Вы его просматриваете и по ссылкам переходите к самому коду.
Верно: это один собранный README со ссылками на статьи и репозитории GitHub, а не устанавливаемый софт. Вы его просматриваете и по ссылкам переходите к самому коду.Как организован материал?По техникам и задачам в разделе Techniques, с подразделами вроде классификации, сегментации воды, береговых линий, рек и наводнений, извлечения зданий и дорог, обнаружения изменений и паншарпенинга.
По техникам и задачам в разделе Techniques, с подразделами вроде классификации, сегментации воды, береговых линий, рек и наводнений, извлечения зданий и дорог, обнаружения изменений и паншарпенинга.Как мне найти что-то конкретное в таком длинном списке?В README предлагается искать прямо по странице: Command+F на Mac или CTRL+F на Windows, чтобы найти название техники, например 'SAM'.
В README предлагается искать прямо по странице: Command+F на Mac или CTRL+F на Windows, чтобы найти название техники, например 'SAM'.Какие примеры техник там есть?Конкретные репозитории вроде PyTorch U-Net для извлечения дорог и зданий, детекторов облаков, сетей для обнаружения изменений и моделей pix2pix, которые превращают спутниковые снимки в карты.
Конкретные репозитории вроде PyTorch U-Net для извлечения дорог и зданий, детекторов облаков, сетей для обнаружения изменений и моделей pix2pix, которые превращают спутниковые снимки в карты.А конкретные спутниковые программы там есть, например Sentinel-2?Да. Например, там указан KappaMask — детектор облаков, созданный для продуктов Sentinel-2 Level-1C и Level-2A, а связанные с Sentinel темы отмечены тегами в репозитории.
Да. Например, там указан KappaMask — детектор облаков, созданный для продуктов Sentinel-2 Level-1C и Level-2A, а связанные с Sentinel темы отмечены тегами в репозитории.Каждая запись — это просто ссылка на статью, или там есть и рабочий код?Большинство записей ведут на репозиторий GitHub, часто это официальная реализация статьи (извлечение дорог с U-Net, картирование сельхозугодий на основе SAM, Siamese-сети для обнаружения изменений), так что их можно склонировать и запустить.
Большинство записей ведут на репозиторий GitHub, часто это официальная реализация статьи (извлечение дорог с U-Net, картирование сельхозугодий на основе SAM, Siamese-сети для обнаружения изменений), так что их можно склонировать и запустить.Там есть подходы, победившие в соревнованиях?Да. В списке упоминаются лучшие решения конкурса по обнаружению объектов xView и победители соревнования STAC Overflow по картированию наводнений по радарным снимкам.
Да. В списке упоминаются лучшие решения конкурса по обнаружению объектов xView и победители соревнования STAC Overflow по картированию наводнений по радарным снимкам.Кому этот список принесёт больше всего пользы?Исследователям и инженерам, которые уже знают основы глубокого обучения и хотят применить их к данным дистанционного зондирования. Записи предполагают, что вы знакомы с терминами вроде U-Net, сегментации и мультиспектральных снимков.
Исследователям и инженерам, которые уже знают основы глубокого обучения и хотят применить их к данным дистанционного зондирования. Записи предполагают, что вы знакомы с терминами вроде U-Net, сегментации и мультиспектральных снимков.What are similar projects?deep_learning_object_detection, awesome-semantic-segmentation, deep-learning-for-image-processing, CVPR2024-Paper-Code-Interpretation, VisionHOPE, Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap, fashion-mnist, CVPR2026-Papers-with-Code
deep_learning_object_detection, awesome-semantic-segmentation, deep-learning-for-image-processing, CVPR2024-Paper-Code-Interpretation, VisionHOPE, Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap, fashion-mnist, CVPR2026-Papers-with-CodeWhich topics is it in?convolutional-neural-networks, image-segmentation, gis, geospatial, datasets, deep-neural-networks, image-classification, object-detection, papers, dataset, reference, computer-vision
convolutional-neural-networks, image-segmentation, gis, geospatial, datasets, deep-neural-networks, image-classification, object-detection, papers, dataset, reference, computer-vision- Size
- 29.4 MB
- Stars
- 10.3K
- Age
- 8y
- Commits · 90 Days