Классификатор ландшафтов на спутниковых снимках
Классифицирует спутниковые снимки по типам ландшафтов: леса, реки, промышленные зоны и др.
О сервисе
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 Источник: https://qubu.ai/models/klassifikator-landshaftov-na-sputnikovykh-snimkakh License: MIT
