Выделение объектов на Лидаре с помощью ML

LiDAR (Light identification, Detection and Ranging) - крутая штука. Это технология получения и обработки информации с помощью активных оптических систем (лазеров). Такой "лазерный дальнометр" для картирования объектов в 3Д и еще с координатами. Используется повсеместно в куче индустрий от беспилотных автомобилей до майнинга. Даже на айфонах есть (но не на моем 😢). На картинке, например, "лидарная" карта залива Линнхейвен в Вирджинии 🤩.

Но я даже не про красивые картинки. Они же просто красивые, а пользы сами по себе приносят мало. Польза есть, если, например, из этих моделей, по сути точек с координатами, вытаскивать реальные объекты. То есть делать сегментацию 💡.

Об этом и интересная статья на Медиуме: Introducing Segment-Lidar: Revolutionizing Unsupervised Instance Segmentation of Aerial LiDAR Data, которая рассказывает как применять крутейший алгоритм по выделению объектов SAM от компании Meta для выделения объектов на геопространственных данных, полученных с помощью Лидара (картинка 2). Статья, собственно, представляет собой пошаговую инструкцию, как это делать с помощью модуля в Питоне segment-lidar.

📖 Medium
💻 Github

#GIS #ML

ClimateLearn - машинное обучение в предсказании климата и погоды

ClimateLearn - это библиотека в питоне для доступа к самым современным климатическим данным и моделям машинного обучения стандартизированным и простым способом. Эта библиотека предоставляет доступ к нескольким наборам данных, зоопарку базовых подходов, а также набору метрик и визуализаций для крупномасштабного сравнительного анализа методов статистического масштабирования и временного прогнозирования.

В этом ноутбуке можно поучиться как пользоваться.

#ML #AI #climate