Сегментация спутниковых снимков городов по объектам

Что умеет эта модель?

Модель способна выполнять семантическую сегментацию спутниковых изображений городов. Она классифицирует пиксели изображения, выделяя три основные категории объектов: здания (), дороги () и прочие элементы (). Это позволяет с высокой точностью определять контуры и расположение ключевых инфраструктурных объектов.

Как обучена эта модель?

Данная модель основана на архитектуре SegFormer b4 и была обучена на наборе данных . Этот набор данных содержит спутниковые изображения городов, размеченные для задач сегментации. Процесс обучения был направлен на минимизацию ошибок при классификации пикселей и максимизации метрики средней IoU (Intersection over Union), что обеспечивает высокое качество сегментации.

Применение

Эта модель идеально подходит для решения различных задач в области градостроительства, картографии, мониторинга инфраструктуры и городского планирования. Примеры использования:

Автоматизированное создание высокоточных карт застройки и дорожной сети.

Оценка плотности застройки и анализ использования земельных ресурсов.

Мониторинг изменений в городской среде, таких как строительство новых дорог или зданий.

Использование в системах навигации и геоинформационных системах.

Ссылки

ratnaonline1/segFormer-b4-city-satellite-segmentation-1024x1024

Ссылки

https://https://huggingface.co/ratnaonline1/segFormer-b4-city-satellite-segmentation-1024x1024