Проект по распознаванию типов застройки на спутниковых снимках — это интересная и достаточно сложная задача, но с правильным подходом и инструментами ее можно решить. Давайте рассмотрим ваши вопросы по порядку.
### 1. Инструменты для реализации проекта
- **Языки и библиотеки**:
- **Python**: наиболее распространенный язык для задач машинного обучения и компьютерного зрения.
- **TensorFlow/Keras** или **PyTorch**: популярные библиотеки для создания и обучения нейронных сетей.
- **OpenCV**: для обработки изображений и предобработки данных.
- **Geopandas**: для работы с пространственными данными (например, если вы будете использовать GIS).
- **scikit-learn**: для базового анализа и предобработки данных.
- **Инструменты для аннотации данных**:
- **Labelbox**: платформа для аннотации данных, в том числе для сегментации.
- **VGG Image Annotator**: простой инструмент для аннотации изображений и создания масок.
- **Облачные платформы** (по мере необходимости):
- **Google Colab**: позволяет использовать GPU для обучения моделей.
- **AWS, Azure**: облачные сервисы, которые могут помочь с хранением данных и вычислениями.
### 2. Подход к решению задачи
- **Сбор данных**: Найдите набор данных со спутниковыми изображениями и соответствующими аннотациями типов застройки. Можно использовать открытые источники, такие как Sentinel Hub или Landsat.
- **Предобработка данных**:
- Измените размеры изображений, чтобы они соответствовали входным данным модели.
- Примените нормализацию, чтобы улучшить сходимость во время обучения.
- **Выбор модели**:
- Для задач сегментации, например, можно использовать архитектуры U-Net или DeepLab, которые хорошо подходят для получения масок на изображениях.
- Если вы хотите дополнительно классифицировать объекты, можно использовать такие модели, как ResNet или MobileNet для извлечения признаков.
- **Обучение модели**:
- Разделите данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
- Обучите модель на обучающих данных с использованием техники повышения точности (data augmentation) для улучшения обобщающей способности.
- **Постобработка результатов**:
- После того как модель предсказала маски, можно использовать методы морфологической обработки для улучшения результатов.
- Очистите предсказания от шумов и выделите границы типов застройки.
- **Оценка результатов**:
- Используйте метрики, такие как IoU (Intersection over Union) для оценки качества сегментации.
### 3. Трудоемкость проекта
Проект действительно требует времени и усилий, особенно на этапе сбора данных и их аннотации. Если у вас есть несколько месяцев, вы можете сосредоточиться на менее сложных аспектах, например, использовав предобученные модели и производя дообучение на ваших данных.
Возможно, стоит рассмотреть более конкретные подзадачи, например, сначала определить и сегментировать типы застройки, а позже перейти к более сложным задачам, связанным с их классификацией. Также готовьтесь столкнуться с проблемами, связанными с качеством данных, например, с недостатком аннотированных примеров.
Успехов в вашем проекте! Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь обращаться.