Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย MapScaping เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก MapScaping หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

Satclip - Encoding Location

43:40
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 434496885 series 2502116
เนื้อหาจัดทำโดย MapScaping เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก MapScaping หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

In this episode, I'm joined by Konstantine Klemmer, a researcher at Microsoft, to dive deep into the fascinating world of GeoAI. Konstantine introduces us to Satclip, a cutting-edge model that encodes geographic locations based on satellite images.

We discuss how Satclip works, the data it uses, and its potential applications, particularly in low-resource settings and predictive modeling. Whether you're into AI, geography, or just curious about the intersection of these fields, this episode is packed with insights.

Key Takeaways:
  • What is Satclip?: Learn about Satclip's location encoding, a neural network that converts geographic coordinates into numerical representations based on satellite images.
  • Data and Training: Understand how Satclip is trained using Sentinel-2 satellite images and how it captures unique geographic features.
  • Applications: Discover how Satclip can be used in low-resource environments, such as on edge devices, and how it enhances other models by providing geographic context.
  • The Future of GeoAI: Explore the potential future directions for Satclip, including more detailed regional models and the integration of multiple data modalities.

Connect with Konstantine https://www.linkedin.com/in/konstantinklemmer/

Try Satclip https://github.com/microsoft/satclip

Recommended Listening

https://mapscaping.com/podcast/computer-vision-and-geoai/

https://mapscaping.com/podcast/planet-imaging-everything-every-day-almost/

  continue reading

240 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 434496885 series 2502116
เนื้อหาจัดทำโดย MapScaping เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก MapScaping หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

In this episode, I'm joined by Konstantine Klemmer, a researcher at Microsoft, to dive deep into the fascinating world of GeoAI. Konstantine introduces us to Satclip, a cutting-edge model that encodes geographic locations based on satellite images.

We discuss how Satclip works, the data it uses, and its potential applications, particularly in low-resource settings and predictive modeling. Whether you're into AI, geography, or just curious about the intersection of these fields, this episode is packed with insights.

Key Takeaways:
  • What is Satclip?: Learn about Satclip's location encoding, a neural network that converts geographic coordinates into numerical representations based on satellite images.
  • Data and Training: Understand how Satclip is trained using Sentinel-2 satellite images and how it captures unique geographic features.
  • Applications: Discover how Satclip can be used in low-resource environments, such as on edge devices, and how it enhances other models by providing geographic context.
  • The Future of GeoAI: Explore the potential future directions for Satclip, including more detailed regional models and the integration of multiple data modalities.

Connect with Konstantine https://www.linkedin.com/in/konstantinklemmer/

Try Satclip https://github.com/microsoft/satclip

Recommended Listening

https://mapscaping.com/podcast/computer-vision-and-geoai/

https://mapscaping.com/podcast/planet-imaging-everything-every-day-almost/

  continue reading

240 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น