Мы разработали модель семантической сегментации, разделяющую спутниковые снимки на шесть классов — здания, дороги, растительность и другие — с высокой попиксельной точностью на архитектуре U-Net.
Выстроенный близко к производственному качеству, этот R&D-проект демонстрирует компетенции в геоданных для градостроительства, сельского хозяйства и анализа стихийных бедствий.