SAR Image Processing Strategy
GitHub - SpaceNetChallenge/SpaceNet_SAR_Buildings_Solutions: The winning solutions for the SpaceNet 6 Challenge
SAR Segmentation을 연구하기에 앞서, SAR segmentation의 특징을 탐구하는 시간을 가지겠습니다.위 repo는 SAR Building Segmentation Challenge의 상위 다섯개 알고리즘입니다.
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챌린지란 주어진 데이터셋에서 딥러닝 + 머신러닝을 총 동원하여 가장 높은 정확도를 겨루는 종목으로, 단일 알고리즘을 개선하는 Research분야와 조금 차이가 있습니다.
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다만 SAR 영상의 특성에 맞는 접근 방법 (예: augmentation에서 flip은 큰 효과가 있을까요?) 을 알기 위해 선구자들의 후기들을 분석하는 것은 큰 의미가 있습니다.
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아래 세가지 솔루션의 README.md를 읽고, 어떻게 솔루션에 접근했는지 간단히 서로 세미나를 나누겠습니다.
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1-zbigniewwojna
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3-SatShipAI
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4-motokimura
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다만, 머신러닝이나 테크니컬한 분야 (watershed)등은 중요하지 않게 다루어도 되고,
이미지를 어떻게 augment했는지, 어떤 모델이 가장 효과가 있었는지 등 딥러닝에 관련된 부분만 중점적으로 검토해주세요.