Как работает программа: инструкция по запуску

1) Укажите путь до вашего датасета

Лично я указал путь в .env. Вы можете указать путь явно в коде.

2) Решите, что вы будете делать: обучать модель с нуля или загружать уже обученную.

Если обучать, то закомментируйте область кода с подгрузкой обученной модели, иначе закомментируйте ячейку кода с обучением модели

3) Выберите, чему будет равен параметр DOWNSCALE (у меня он указан в файле .env, вы можете прописать в ноутбуке явно):

Если False, то мы обучаемся на оригинальных данных. Иначе мы будем обучаться на x05

Данный параметр влияет на скорость тестирования и обучения, поэтому не забывайте о нем!

4) Теперь можете запускать все ячейки!

---

Признаки добавлял с эмпирическим контекстом: проверял, есть ли повышение метрики. Если есть, то оставлял, иначе удалял

ML-решение (XGBClassifier):

1) 0.8145 mean_IoU (with borders), модель обучена на оригинальных данных
2) 0.8048 mean_IoU (with borders), модель обучена на x05 данных

CNN-решение: