Применение сверточных нейронных сетей для оценки высоты объектов по одиночным спутниковым снимкам

Аннотация

Целью работы является исследование существующих методов решения задачи определения высоты объектов по одиночным спутниковым снимкам и применение сверточных нейронных сетей для генерации карт высот. В работе рассмотрены различные существующие подходы к решению данной задачи, выбрана подходящая сверточная нейронная сеть – сеть победителя соревнования “Overhead Geopose Challenge” архитектуры энкодер-декодер, где используется EfficientNet V2 Large в качестве энкодера и UNet-подобный декодер. Была выполнена модификация сети путем добавления к ней дополнительной головы для сегментации фасадов зданий и проведено обучение на наборе “Urban Semantic 3D”. Был проведен анализ результатов работы сети на снимках валидационного набора JAX_Val из US3D и на снимках российских городов. Также были предложены пути улучшения качества работы сети.
В процессе работы использовались технологии:
• язык программирования Python;
• фреймворк для работы с нейронными сетями PyTorch;
• библиотеки компьютерного зрения torchvision, OpenCV, Pillow.