Я ищу правильный метод машинного обучения, чтобы сделать следующее:
1- У меня есть аэрофотоснимок некоторых крыш.
Шаг 1
2- У меня есть соответствующие облака точек (XYZ) для изображений, представленных выше.
Шаг 2
3- Я хочу обучить (CNN?)модель для создания DSM (цифровой модели поверхности), когда доступны только аэрофотоснимки, и попытайтесь предсказать его высоту из изображения RGB.
Шаг 3
Я думалоб использовании маски R-CNN для семантической сегментации и пометки пиксель за пикселем со значениями высоты в диапазоне от нуля до n: что-то вроде этих строк:
Шаг 4
Но я не уверен, что это правильный подход. Существуют ли какие-либо стандартные методы в ML, которые лучше подходят моей проблеме, чем маска R-CNN?
Какие ключевые слова мне следует искать?
Я использовал все свои GoogleFu, но не смог найтичто-нибудь об этом. Самой похожей статьей, которую я нашел, была «Глубокое обучение для улучшения разрешения мультисенсорных изображений», в которой использовались изображения с низким и высоким разрешением для генерации изображения с высоким разрешением только при низком входном разрешении (здесь мне нужно другое решение)