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anthony-rodez-challenge
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2021-04-08
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Arturo ML挑战 安东尼·罗德兹 概述 Arturo在保险业中广为人知,可从卫星和航空影像中提取物性特征。 高架图像中建筑物的最简单特征是其占地面积。 在上图中,左侧的航拍图显示了一个住宅建筑的示例,而右侧的图则是其作为二元蒙版的覆盖范围。 客观的 您的任务是训练一个深度学习模型,该模型将接受RGB图像作为输入并返回包含所有建筑物占地面积的二进制蒙版。 模型 您将训练经过修改的U-Net。 为了简化训练过程,您将使用预先训练的模型作为编码器。 您要冻结这些重量。 您的工作是实施U网络并训练解码器。 是描述U-Net体系结构的论文的链接。 数据 您已获得以下用于训练的数据对的示例: 航空RGB图像 建筑足迹的面具 这是真实数据,类似于我们在Arturo训练深度学习模型所使用的数据。 RGB图像是在不同位置,不同光照条件下,不同高度等条件下捕获的。足迹是通过人工注释提取的。 测试
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tafan
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