Extra data

[bonlime]

Тут можно оставлять ссылки на доп. датку для соревнования

http://www2.isprs.org/commissions/comm3/wg4/2d-sem-label-vaihingen.html

[bonlime]

https://demo.geoalert.io/
Офигенный сайт, с помощью которого можно попробовать нафармить очень много новой датки. Там тоже размечают нейросети, но это делают хорошо обученные нейросети и можно с помощью них подтянуть качество своих

[bonlime]

https://github.com/Geoalert/urban-mapping
от тех же ребят что и выше. датасет с открытой лицензией

[jzakirov]

сразу несколько вопросов:

1. правила разрешают так делать?
2. как именно ты хочешь данные доставать? вырезать те же самые куски и брать их маски для обучения, вместо наших?

[bonlime]

1. Правила разрешают любую датку под Open Source лицензией. Вот тут есть примеры того что можно и что нельзя.
2. Да. там на это сайте можно загрузить GeoJson файл с координатами места. Можно таким образом получить разметку для tier2 датасета и посмотреть насколько она лучше того что нам дали.

[bonlime]

Сегодня добавил датасет Inria. Результаты экспериментов чуть позже

[bonlime]

Датасет от Miscrosoft. Вроде бы тоже open source
https://github.com/Microsoft/USBuildingFootprints

[jzakirov]

Самое интересное в данных от Microsoft это не разметка. Она, похоже, получена с помощью несложного Unet'a с ResNet34 в качестве backbone. В анонсе на их сайте они пишут что применили алгоритм полигонизации к маскам, что бы получить четкие фигуры с ровными краями. Мне кажется, если сделать то же самое, то можно немного улучшить результат.