Este projeto tem como objetivo a contagem de painéis fotovoltaicos e solares a partir de imagens aéreas, utilizando técnicas de Deep Learning e Computer Vision. Foi desenvolvido no âmbito da competição Zindi Lacuna, que disponibilizou imagens relativas a painéis em Madagascar.
O trabalho envolveu limpeza e pré-processamento dos dados, incluindo correção de vários polígonos.
Criação de modelos híbridos, combinando ResNet, EfficientNet e DenseNet para extrair features das imagens, com attention-head para agregar features extraídas da metadata da imagem, para posterior regressão do número de cada tipo de painéis.
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Também foram utilizados modelos de instance segmentation e object detection com o mesmo objetivo.
A metodologia incluiu a escolha dos melhores hiperparâmetros via cross-validation e a seleção do modelo final com base na sua performance em termos de MAE, única métrica de avaliação fornecida pela competição.