Сегментация изображений растительности

О сервисе

Эта модель предназначена для сегментации изображений растительности, выделяя области, представляющие интерес для различных целей, включая оценку пожароопасности. Она использует анализ RGB-изображений для точного определения растительности на снимках, что позволяет применять её в задачах лесного хозяйства, сельского хозяйства и экологии. Возможности Сегментация растительности на основе RGB-изображений. Оценка запасов топлива для лесных пожаров. Определение изменений земельного покрова. Применение в медицинских целях (изначальное предназначение модели). Выявление сорняков и оценка экологической обстановки. Обнаружение замаскированных объектов. Обучение Модель обучена на проприетарных данных, полученных с помощью маскированных вручную образцов. Использовались методы семантической сегментации для повышения точности. Архитектура модели основана на модифицированной U-Net. Архитектура: Модифицированная U-Net Входные данные: 256x256x3 (RGB) Выходные данные: 256x256x1 (маска сегментации) Применение Модель может использоваться для решения широкого круга задач, включая: Расчет площади, занимаемой растительностью. Оценку пожароопасности лесных массивов. Мониторинг изменений земельного покрова. Анализ медицинских изображений. Очистку линий электропередач от растительности. Борьбу с вредными сорняками. Экологические оценки. Обнаружение замаскированных объектов. Ссылки markrodrigo/vegetation-image-segmentation-wildfire-fuel-1.0 Источник: https://qubu.ai/models/segmentatsiya-izobrazhenii-rastitelnosti-i-topliva License: MIT