Un grupo de científicos de la Universidad DGIST (Corea del Sur) y Debeo Inc. ofreció un nuevo módulo nervioso que puede identificar correctamente objetos en las imágenes de aire y satélite. El módulo llamado "DG-NET" se puede aplicar en varios campos.
Con el reciente desarrollo del aprendizaje profundo, su aplicación en el análisis de las imágenes de aire y satélite se está generalizando cada vez más. Sin embargo, los modelos existentes que se han optimizado para ciertos objetos tenían limitaciones para reconocer otros objetos. Además, estos modelos a menudo no tuvieron en cuenta las características morfológicas de los objetos, lo que condujo a consecuencias defectuosas.
Para resolver estos problemas profesor Jaeyoung Hwang desarrolló una red neuronal llamada "OLAN DG-NET que proporciona resultados mucho más precisos que los modelos existentes y se puede aplicar en una amplia gama de campos
La red nerviosa de DG-NET ha mostrado un alto rendimiento en diversas tareas de segmentación de objetos en imágenes de aire y satélite, y ha ganado precisión, especialmente en la partición geográfica de objetos espaciales.
