ConvNeXt V2 Base, обученная на BigEarthNet v2.0, классифицирует спутниковые изображения Sentinel-2 для анализа земного покрова.

Подходит для: классификация земного покрова по снимкам Sentinel-2 · разметка спутниковых изображений для картографирования · анализ многоканальных данных дистанционного зондирования

OlmoEarth-v1_2-Base — модель ViT-Base для извлечения признаков и построения эмбеддингов спутниковых снимков Sentinel-1, Sentinel-2 и Landsat.

Подходит для: построение эмбеддингов спутниковых снимков · анализ временных рядов спутниковых изображений · подготовка признаков для сегментации земной поверхности

MobileViT-S, обученная на BigEarthNet v2.0, классифицирует мультиспектральные спутниковые снимки Sentinel-2.

Подходит для: классификация спутниковых снимков Sentinel-2 · определение типов земного покрова по мультиспектральным данным · анализ и сравнение результатов классификации на BigEarthNet v2.0

ResNet-50 классифицирует мультиспектральные спутниковые снимки Sentinel-2 по данным BigEarthNet v2.0.

Подходит для: классификация земного покрова по снимкам Sentinel-2 · автоматическая разметка спутниковых изображений · анализ мультиспектральных данных дистанционного зондирования

Крупная модель ResNetV2 BiT, обученная на ImageNet-21k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений

ResNetV2-152x2 BiT — дообученная на ImageNet-1k модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

ResNet-50 классифицирует спутниковые снимки Sentinel-1 и Sentinel-2 по категориям земного покрова.

Подходит для: классификация земного покрова по спутниковым снимкам · анализ изображений Sentinel-1 и Sentinel-2 · многометочная классификация данных дистанционного зондирования

ResNet-50 для многометочной классификации спутниковых снимков Sentinel-1 по категориям земного покрова.

Подходит для: классификация типов земного покрова на снимках Sentinel-1 · создание карт земного покрова по радиолокационным данным · анализ спутниковых снимков для дистанционного зондирования Земли

Модель ViT-Base классифицирует мультиспектральные спутниковые снимки Sentinel-2 по категориям BigEarthNet v2.0.

Подходит для: классификация спутниковых снимков Sentinel-2 · тематическая разметка земного покрова по мультиспектральным изображениям · анализ данных дистанционного зондирования Земли на тестовых и исследовательских наборах

Крупная модель ResNetV2-BiT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, предварительно обученная на ImageNet-21k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству

Модель MobileViT-S классифицирует радиолокационные снимки Sentinel-1 по данным BigEarthNet v2.0 для распознавания типов земного покрова и землепользования.

Подходит для: классификация земного покрова по снимкам Sentinel-1 · распознавание типов землепользования на спутниковых изображениях · анализ мультиспектральных данных дистанционного зондирования

MobileViT-S для классификации спутниковых снимков Sentinel-1 и Sentinel-2, обученная на BigEarthNet v2.0.

Подходит для: классификация спутниковых снимков Sentinel-1 · классификация спутниковых снимков Sentinel-2 · анализ земного покрова по мультиспектральным данным