Analisi delle immagini satellitari per la previsione della povertà - Swapna, T.
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Le immagini satellitari ad alta risoluzione sono sempre più disponibili a livello globale e contengono abbondanti informazioni sulle caratteristiche del paesaggio che potrebbero essere correlate all'attività economica. Sfortunatamente, tali dati sono altamente non strutturati e quindi difficili da estrarre approfondimenti significativi su larga scala, anche con un'intensa analisi manuale. Le recenti applicazioni delle tecniche di deep learning a set di dati di immagini su larga scala hanno portato a notevoli miglioramenti nelle attività fondamentali della visione artificiale come il…mehr

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Produktbeschreibung
Le immagini satellitari ad alta risoluzione sono sempre più disponibili a livello globale e contengono abbondanti informazioni sulle caratteristiche del paesaggio che potrebbero essere correlate all'attività economica. Sfortunatamente, tali dati sono altamente non strutturati e quindi difficili da estrarre approfondimenti significativi su larga scala, anche con un'intensa analisi manuale. Le recenti applicazioni delle tecniche di deep learning a set di dati di immagini su larga scala hanno portato a notevoli miglioramenti nelle attività fondamentali della visione artificiale come il rilevamento e la classificazione degli oggetti, ma queste tecniche sono generalmente le più efficaci nell'apprendimento supervisionato.
Autorenporträt
T. Swapna trabalha como professora assistente no Departamento de Ciência da Computação e Engenharia no Instituto de Tecnologia e Ciência G. Narayanamma (para mulheres), Hyderabad. Ela tem 17 anos de rica experiência docente. Participou de cerca de 25 workshops sobre diversos temas na área de aprendizado de máquina, segurança de redes e inteligência artificial.