Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Deep Learning and the Analysis of Satellite Imagery

Автор: Silicon Valley Deep Learning Group

Загружено: 2016-06-15

Просмотров: 20186

Описание:

Boris Babenko of Orbital Insight talks about Deep Learning and the Analysis of Satellite Imagery.

Orbital Insight is a Geospatial Big Data company leveraging the rapidly growing availability of satellite, UAV, and other geospatial data sources, to understand and characterize socio-economic trends at global, regional, and hyper-local scales. In this talk Boris discusses the satellite imagery domain, how it’s evolving, and the various advantages and challenges of working with such imagery. He also covers several examples of computer vision modules Orbital Insight has built using deep learning, and some lessons learned.

Finally, Boris talks about practical considerations of rapidly prototyping and productizing computer vision / deep learning models.

Boris Babenko received a PhD in computer science at UC San Diego, where he studied weakly supervised learning and its applications to object detection, recognition and tracking. After graduate school Boris dabbled in entrepreneurship, co-founding Anchovi Labs to offer computer vision and crowdsourcing as a service. The startup was acquired by Dropbox, where Boris spent the subsequent two and a half years working on the photos team and building the company’s first computer vision enabled product feature. Boris is now a Computer Vision Engineer at Orbital Insight where he works on deep learning and other computer vision technologies to help understand the Earth at scale.

Deep Learning and the Analysis of Satellite Imagery

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

As We May Program by Peter Norvig, a Director of Research at Google

As We May Program by Peter Norvig, a Director of Research at Google

Neal Jean,

Neal Jean, " "Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty"

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Интервью по проектированию системы Google: Design Spotify (с бывшим менеджером по маркетингу Google)

Интервью по проектированию системы Google: Design Spotify (с бывшим менеджером по маркетингу Google)

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

OSINT At Home #9 – 4 лучших бесплатных источника спутниковых снимков

OSINT At Home #9 – 4 лучших бесплатных источника спутниковых снимков

Как работала машина

Как работала машина "Энигма"?

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Satellites Use 'This Weird Trick' To See More Than They Should - Synthetic Aperture Radar Explained.

Satellites Use 'This Weird Trick' To See More Than They Should - Synthetic Aperture Radar Explained.

There Is Something Faster Than Light

There Is Something Faster Than Light

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

A friendly introduction to Convolutional Neural Networks and Image Recognition

A friendly introduction to Convolutional Neural Networks and Image Recognition

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

Картографирование невидимого: введение в спектральное дистанционное зондирование

Картографирование невидимого: введение в спектральное дистанционное зондирование

Основные теоремы в теории игр — Алексей Савватеев на ПостНауке

Основные теоремы в теории игр — Алексей Савватеев на ПостНауке

Lessons Learned Training Object Detection Models on Satellite Imagery

Lessons Learned Training Object Detection Models on Satellite Imagery

Самая сложная задача на самом сложном тесте

Самая сложная задача на самом сложном тесте

Понимание GD&T

Понимание GD&T

Самый важный алгоритм в истории [Veritasium]

Самый важный алгоритм в истории [Veritasium]

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]