Filtering

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
30/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
data, machine-learning

調査の方向性

まず、トレーニングデータセットの生成時に config.json のクラスフィルターがどのように解析され適用されるかを追跡し、提供された Woods フィルターとニュージーランドのバウンディングボックスを再現ケースとして使用します。設定によって、説明されている誤検出のマスク領域を除外でき、その動作が文書化され、生成されたデータセットに対して検証できれば、作業は完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Hi,

I'm currently working on a project that requires me to retrieve tree area in aerial images. I found this project really promising. However, I also found out some masked areas in the openstreetmap contain false-positives. For example, mask data imported from LINZ's topographic maps are usually shifted from actual tree areas. I'm wondering with current utility of the config.json file, is there anyway to filter such data out of my training dataset as I don't want too much FP?

Here is my current config file:
"country": "new_zealand", "bounding_box": [175.1848,-37.8868,175.4386,-37.6892], "zoom": 18, "classes": [ { "name": "Woods", "filter": ["==", "natural", "wood"] } ], "imagery": "http://a.tiles.mapbox.com/v4/mapbox.satellite/{z}/{x}/{y}.jpg?access_token=MY_ACCESS_TOKEN", "background_ratio": 1, "ml_type": "segmentation"

Thanks

主要言語
Python
スター
471
フォーク
106
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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