🛰 Poverty-Satellite

Poverty Mapping using Satellite Image (KOR)

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Overview

이 레포지터리는 Satellite Image를 다루는 전반적인 내용을 다루고 있으며, 특히 Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty(Jean, Neal, et al.) 의 재현을 중점으로 하고 있습니다. 단순 재현 뿐만 아니라, 새로운 주제를 선정하여 발전된 연구를 수행할 계획입니다. 또한 최종적으로는, 공공 Satellite Data를 다루는 Python 패키지의 형태로 구현할 것입니다.

다음과 같은 지식을 얻어가실 수 있습니다.

• Implementation
  • Transfer Learning (CNN)
  • Convert CNN Classification to Regression
  • Export Model
• Public Satellite Data
  • NOAA(미국 해양대기청)의 NCEI
  • Google Map API

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Repo Structure

notebook

• How to Get Public Data (Data Preprocessing)?

• Modeling and Training using fastai, pytorch

• Our Resaerch →

script

• python Class or Method, Function from notebook
• This code will be packaged

document

• Paper Review

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Roadmap

Phase1: 기반 논문 구현

• 2020.04.06 ~ 2020.04.22: 모델
• 2020.04.23 ~ 2020.04.30: 생각한 것들

Phase2: 실험 및 논문 작성

2020.05.04 ~ 2020.06.22

Phase3: 코드 패키지화

2020.06 ~

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Reference

• 핵심 자료

  • 원저자의 구현(R & Python)
  • ⭐Pytorch 연구 재현(Python)
    • 이 곳의 Notebook을 기반으로 구현하였습니다.

• 기술 자료

  • tiff 처리 캐글노트북

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Contact

• Sangho Ahn, department of e-Business, Ajou Univ.
  • ash1151@ajou.ac.kr
• Jinwoo Do, department of e-Business, Ajou Univ.
• Sungsik Yoon,