데이터 유형
일반적인 작업
토지 이용 분류
위성 및 항공 이미지를 토지 피복 카테고리로 세그멘테이션합니다: 도시, 산림, 수역, 농업, 황무지, 습지 등.건물 풋프린트 추출
매핑, 도시 계획, 변화 탐지를 위해 건물 주위에 폴리곤 경계를 추적합니다.차량 및 객체 카운팅
항공 영상에서 바운딩 박스 어노테이션을 사용하여 차량, 선박, 항공기 및 기타 객체를 탐지하고 카운팅합니다.인프라 모니터링
도로, 교량, 전력선, 태양광 패널, 파이프라인 등의 인프라 요소에 상태 평가 및 변화 탐지를 위해 어노테이션합니다.변화 탐지
다른 날짜의 이미지를 비교하여 변화를 식별합니다: 신규 건설, 산림 벌채, 홍수 범위, 작물 성장.데이터셋 구성
위성 및 항공 영상 데이터셋은 규모가 크며 — 지역과 시간대에 걸쳐 수천에서 수백만 개의 이미지 — 효과적인 구성이 중요합니다.슬라이스 사용
슬라이스는 이미지를 복제하지 않고 가상 부분집합을 생성합니다:- 이미지의 80%로
training슬라이스와 20%로validation슬라이스 생성 - 지역별 모델 평가를 위한 지리적 영역별 슬라이스 생성
- 어노테이터가 자주 틀리는 이미지를 위한
difficult-cases슬라이스 생성
시작하기
1
영상 준비
이미지를 JPEG 또는 PNG 형식으로 변환합니다.
2
업로드 또는 스토리지 연결
소규모 데이터셋은 직접 업로드합니다. 대규모 컬렉션은 클라우드 스토리지 통합을 통해 S3 또는 GCS 버킷을 연결합니다.
3
메타데이터와 슬라이스로 구성
항목에 메타데이터(지역, 날짜, 소스 위성)를 첨부합니다. 학습/검증 분할과 지리적 부분집합을 위한 슬라이스를 생성합니다.
4
어노테이션 프로젝트 생성
라벨 분류 체계를 정의합니다. 작업에 맞는 어노테이션 유형을 선택합니다.
5
어노테이션 및 리뷰
작업 배치로 팀에 작업을 분배합니다. 매핑 등급 정확도 요구 사항을 위한 다단계 리뷰를 사용합니다.
6
내보내기 및 학습
어노테이션을 내보내고 API 또는 SDK를 통해 원격 탐사 학습 파이프라인에 통합합니다.
다음 단계
폴리곤 도구
건물 풋프린트와 인프라를 위한 정밀 경계 추적.
클라우드 스토리지
대규모 영상 컬렉션을 위해 S3 또는 GCS 버킷을 연결하세요.