Спасибо за статью, хороший пример практического применения :)
А можете поделиться картинками? Захотелось попробовать воспроизвести ваш результат.
Или, может быть, посоветуете какие-нибудь подобные игры, чтобы с ними поэксперементировать?
Для такой плотной застройки более хороший результат показала комбинация семантической сегментации и детектирования ребер, но и Mask R-CNN тут тоже не безнадежен :)
Действительно, похоже. Видимо, зеленый цвет лучше всего смотрится на спутниковых снимках :)
А какие методы для распознавания Вы использовали? Расскажите, пожалуйста, очень интересно.
GAN'ы в этой задаче пока не использовали.
«Карты», которые выдает генератор в Pix2Pix, выглядят довольно красиво, но их также придется дополнительно обработать, чтобы получить векторизованные здания, а это, кажется, еще более сложная задача, чем обработать семантическую сегментацию.
Есть множество работ, в которых GAN'ы используются для улучшения качества семантической сегментации. Например, вот эта Semantic Segmentation using Adversarial Networks. Возможно, стоит попробовать их.
Пробовал запускать большие задания в Я.Толоке (около 40 изображений на странице), но исполнители не особо охотно за них брались. Скажите, пожалуйста, какую цену назначали? Какое перекрытие использовали?
А можете поделиться картинками? Захотелось попробовать воспроизвести ваш результат.
Или, может быть, посоветуете какие-нибудь подобные игры, чтобы с ними поэксперементировать?
А какие методы для распознавания Вы использовали? Расскажите, пожалуйста, очень интересно.
«Карты», которые выдает генератор в Pix2Pix, выглядят довольно красиво, но их также придется дополнительно обработать, чтобы получить векторизованные здания, а это, кажется, еще более сложная задача, чем обработать семантическую сегментацию.
Есть множество работ, в которых GAN'ы используются для улучшения качества семантической сегментации. Например, вот эта Semantic Segmentation using Adversarial Networks. Возможно, стоит попробовать их.