Завершился конкурс NASA Harvest Field Boundary Detection Challenge
Завершился конкурс NASA Harvest Field Boundary Detection Challenge по разработке моделей машинного обучения, способных точно определять границы сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках. Участники определяли границы полей мелких фермеров (< 2 га) в Руанде с помощью мозаик Planet Basemaps.
Модели победителей опубликованы на платформе Radiant MLHub: Spatio-Temporal Attention-based Unet for Field Boundary Detection (1), Harvest Ensemble Segmentation Model for Fields (2), Borderline: A segmentation model for fields (3).
Radiant MLHub — платформа для хранения открытых наборов обучающих данных для приложений дистанционного зондирования.
Конкурс проводился на Zindi — платформе для data science-соревнований, посвященных Африке.
#данные #модели
Завершился конкурс NASA Harvest Field Boundary Detection Challenge по разработке моделей машинного обучения, способных точно определять границы сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках. Участники определяли границы полей мелких фермеров (< 2 га) в Руанде с помощью мозаик Planet Basemaps.
Модели победителей опубликованы на платформе Radiant MLHub: Spatio-Temporal Attention-based Unet for Field Boundary Detection (1), Harvest Ensemble Segmentation Model for Fields (2), Borderline: A segmentation model for fields (3).
Radiant MLHub — платформа для хранения открытых наборов обучающих данных для приложений дистанционного зондирования.
Конкурс проводился на Zindi — платформе для data science-соревнований, посвященных Африке.
#данные #модели