DEVCOM 分析中心荣获 Deep Green Challenge 冠军

华盛顿——11 月 2 日,美国陆军作战能力发展司令部 (DEVCOM) 分析中心(简称 DAC)被选为获奖团队...

来源:美国陆军作战能力发展司令部分析中心
原始图像、图像标签(确定物体/地形/环境成分的类型)和点标签。团队努力将每个像素归类为特定类别,并在底部框中列出,最终提高感知能力。(照片来源:DEVCOM ARL)查看原图
原始图像、图像标签(确定物体/地形/环境成分的类型)和点标签。团队努力将每个像素归类为特定类别,并在底部框中列出,最终提高感知能力。(照片来源:DEVCOM ARL)查看原图
原始图像、图像标签(确定物体/地形/环境成分的类型)和点标签。团队努力将每个像素归类为特定类别,并在底部框中列出,最终提高感知能力。 (图片来源:DEVCOM ARL)查看原文 原始图像、图像标签(确定物体/地形/环境成分的类型)和点标签。团队努力将每个像素归类为特定类别,并在底部框中列出,最终提高感知能力。 (图片来源:DEVCOM ARL) (图片来源:DEVCOM ARL) 查看原文

华盛顿——11 月 2 日,美国陆军作战能力发展司令部 (DEVCOM) 分析中心(简称 DAC)被选为 2022 年深绿色挑战赛第一阶段的获胜团队,这是美国陆军首屈一指的数据科学和人工智能专业发展竞赛,由陆军业务转型办公室 (OBT) 企业数据分析 (EDA) 办公室和 DEVCOM 陆军研究实验室 (ARL) 赞助。

华盛顿 商业转型办公室 陆军研究实验室

DAC 团队使用了九种架构和 30 个编码器来创建 94 个不同的模型来区分地形组件。在这 94 个模型中,有 74 个提交给了排行榜。最好的六个提交给了最终评估。

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