Классификатор ландшафтов на спутниковых снимках

Что умеет эта модель?

Модель SAT-Landforms-Classifier — это энкодер визуального языка для классификации изображений, дообученный на базе google/siglip2-base-patch16-224 для задачи однометочной классификации. Она предназначена для классификации спутниковых изображений по различным категориям ландшафтов с использованием архитектуры SiglipForImageClassification. Модель способна распознавать десять различных классов:

• Годовые культуры
• Лес
• Травянистая растительность
• Шоссе
• Промышленные зоны
• Пастбища
• Многолетние культуры
• Жилые районы
• Река
• Море/Озеро

Как обучена эта модель?

Модель была дообучена на базовой модели google/siglip2-base-patch16-224, специализируясь на задаче классификации изображений. В процессе обучения модель научилась эффективно различать различные типы ландшафтов на спутниковых снимках. Используется архитектура SiglipForImageClassification.

Метрики качества

• Точность (Accuracy): 0.9863
• Взвешенная F1-мера (Weighted F1 Score): 0.9863

Пример использования

Ниже представлен пример кода для использования модели с библиотекой Transformers:

Ссылки

prithivMLmods/SAT-Landforms-Classifier