Как свёрточная нейронная сеть помогает анализировать застройку российских городов

Чтобы принимать эффективные решения в сфере планирования и развития города, нужно знать его структуру, в частности — типы городской застройки. Методы машинного обучения позволяют получить необходимые градостроительные схемы за счёт передачи специфических знаний от эксперта нейросетевой модели. В исследовательском проекте CityClass на примере пяти российских городов провели классификацию морфотипов (паттернов) городской застройки на основе космических снимков при помощи свёрточной нейросети.