GeoAI 튜토리얼: U-Net, Grounding DINO, SAM, Mask R-CNN을 활용한 NAIP 이미지 발자국 추출 설계
A Tutorial on GeoAI: Designing Footprint Extraction from NAIP Imagery Using U-Net, Grounding DINO, SAM, and Mask R-CNN
TL;DR AI
1분핵심 요약
이 튜토리얼은 NAIP 항공영상에서 건물 윤곽을 추출하는 GeoAI 파이프라인을 구축하는 방법을 보여준다.
NAIP 이미지와 건물 레이블을 준비하고, ResNet-34 인코더를 쓴 U-Net으로 학습한 뒤 슬라이딩 윈도 추론과 폴리곤 변환까지 진행한다.
결과는 IoU와 F1으로 평가하며, Grounding DINO+SAM의 제로샷 분할과 사전학습 Mask R-CNN도 비교한다.
또한 Microsoft Planetary Computer와 Overture Maps 데이터를 활용해 실제 지역에 파이프라인을 적용하는 방법을 제시한다.
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