#28 Introducing the SpaceNet 7 Challenge: Multi-Temporal Urban Development

Training_Data

CosmiQ Works द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री CosmiQ Works या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal।

4y ago 50:54

MP3•एपिसोड होम

Satellite imagery analytics have numerous human development and disaster response applications, particularly when time series methods are involved. The Multi-Temporal Urban Development SpaceNet 7 Challenge focuses on developing novel computer vision methods for non-video time series data, asking participants to identify and track buildings in satellite imagery time series collected over rapidly urbanizing areas. In this episode, CosmiQ’s Ryan Lewis, Adam Van Etten, and Daniel Hogan are joined by Planet’s Jesus Martinez Manzo and AWS Disaster Response’s Grace Kitzmiller to explore this new challenge.

Learn more at www.spacenet.ai, and at the DownLinQ (https://medium.com/the-downlinq)

30 एपिसोडस

#Open Source #CosmiQ Works #Arts