Vision 기반 건물 옥상 가용 면적 추정

프로젝트 소개

건물 옥상의 빈 공간 검출을 통해 UAM 버티포트 수용성 판단 프로젝트

데모/ : 모델 결과 시각화 코드
모델학습/: 건물 옥상의 빈공간 검출을 위한 3가지 딥러닝 모델의 구현 코드
- MaskRCNN/: Mask R-CNN 모델 구현 및 관련 코드
- Yolo/: YOLO 모델 구현
- SAM/: SAM 모델 구현
분할/ : 수집된 건물 위성 이미지에서 해당 건물 옥상 부분만 분할
이미지수집/ : 건물 위성 이미지 수집 코드
image_dataset/ : 모델학습 및 분할에 사용되는 이미지 데이터셋
- 모델학습/: 딥러닝 모델의 Fine-tuning을 위한 레이블링한 데이터셋
- 분할/: SAM을 이용한 건물 분할에 사용되는 데이터셋 및 원본 이미지

현재 데이터셋 레이블링은 수동으로 진행됨
빈공간만을 레이블링 하여 모델학습 데이터셋 구성