Комментарии 8
Для задач спутниковой интерферометрии давно разработаны методы (и включены во все интерферометрические пакеты) совмещения набора разновременных изображений с субпиксельной точностью. Все документировано и можно посмотреть исходники в открытых проектах. Кстати, и проблема с облаками там решается.
Могу предположить, что DL подход всё же даст лучшее значение метрики. Ну и более универсальный в реализации.
Думаю, что организаторы и ждут подходов с DL. Не зря же сезон называется ИИ)
Существующие продакшен решения работают десятилетиями и дают субпиксельную точность всегда, когда снимки вообще можно совместить. Куда уж лучше-то? Аналогично, спутниковые карты всего мира собираются и совмещаются из множества разнородных источников - смотрите карты Гугл, Микрософт и прочие, методики тоже опубликованы. В основном, для решения достаточно корреляций и регрессий для результатов спектрального анализа.
Тогда вопрос к организатором бесполезного, судя по Вашему мнению, соревнования.
Можете объяснить, ради чего, в общем случае пытаться решить задачу средствами ML/DL, если она уже имеет иное решение, которое работает?
На соревновании вас просят «олимпиадную» задачку решить, а я прокомментировал, как такая задача решается в продакшене. С учетом, что даже регрессии и корреляции сейчас тоже относят к машинному обучению, продакшен решение адаптированное с акцентом на машинное обучение (с помощью deep learning можно сразу на нескольких масштабах анализ проводить и получить результат эквивалентной точности быстрее) вполне подойдет и для конкурса. Мои комментарии выше как раз таки о полезности - полезности изучения и улучшения существующих решений.
Решение методами DL уже дало прирост в метриках на многих задачах: классификация изображений, машинный перевод и т. д. В общем случае DL подход требует больше вычислений, но с учётом развития техники это не критично.
В общем случае решение известной задачи новыми методами может проследовать такие цели как:
Повышение метрик и как следствие прибыли компании.
Получение научных результатов для публикации / диссертации.
Попил бюджета на организации соревнований.
Может ещё что-то, чего я не знаю.
Разбор базового решения для задачи привязки аэроснимков к местности с Цифрового Прорыва