Спутниковое компьютерное зрение: U-Net-сегментация и Explore the water

Используемые навыки Machine Learning Algorithms Python Pytorch Анализ данных Компьютерное зрение

Описание

Исследовательская и проектная работа со спутниковыми изображениями: семантическая сегментация, задача построения батиметрической карты водоёма и анализа дна в Explore the water. Кейс объединяет опыт Computer Vision, подготовки датасета и обучения сегментационной сети.

Решение

В проекте сегментации используются PyTorch U-Net, собственные Dataset/DataLoader, аугментации, комбинированная Dice+BCE loss, циклы обучения и оценки. Для Explore the water исследовалось применение глубокого обучения к спутниковым снимкам водоёмов. Стек: Python, PyTorch, обработка изображений, обучение нейросетей. Исследовательская цель батиметрии и реализация сегментации описаны как связанные, но отдельные части опыта.

Результат

Подготовлен код сегментационного ML-пайплайна. Explore the water отмечен дипломом лучшего проекта направления «Акселератор» форума «Выбирай» в Алабуге, 2024. Публично доступен репозиторий сегментации.