<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <p>Hey all,</p>
    <p>We've been discussing machine learning and deep learning
      approaches quite often in the last couple weeks. New tools such as
      the <a
href="https://medium.com/devseed/ml-enabler-completing-the-machine-learning-pipeline-for-mapping-3aae94fa9e94">ML
        Enabler</a> or the <a
        href="https://github.com/facebookincubator/RapiD">rapId editor</a>
      might change the way crowdsourced data is produced in the future.
      I guess, that these will also be heavily discussed during this
      year's HOT summit and state of the map conference (come to
      Heidelberg! ;)). <br>
    </p>
    <p>Since I'm working at a research institution, I wanted to share
      another piece of (scientific) work on that topic. Together with
      colleagues from the <a href="https://heigit.org/">Heidelberg
        Institute for Geoinformation Technology</a> and the <a
        href="https://www.geog.uni-heidelberg.de/gis/index_en.html">GIScience
        Research Group</a> we investigated the potential of Deep
      Learning in combination with <a href="http://mapswipe.org/">MapSwipe’s</a>
      crowdsourcing approach. If this sounds interesting to you, you can
      find out more at the <a moz-do-not-send="true"
href="http://k1z.blog.uni-heidelberg.de/2019/07/31/mapping-human-settlements-with-higher-accuracy-and-less-volunteer-efforts-by-combining-crowdsourcing-and-deep-learning/">blogpost
      </a>I wrote or directly look at our paper:</p>
    <p>Herfort, B.; Li, H.; Fendrich, S.; Lautenbach, S.; Zipf, A. <a
        href="https://www.mdpi.com/2072-4292/11/15/1799">Mapping Human
        Settlements with Higher Accuracy and Less Volunteer Efforts by
        Combining Crowdsourcing and Deep Learning</a>. <em>Remote Sens.</em>
      <strong>2019</strong>, <em>11</em>, 1799.</p>
    <p>Together with the broader MapSwipe community we are currently
      working on new project types for MapSwipe as well. This will also
      allow us to integrate machine learning results better into our
      existing crowdsourcing workflows. Sounds Interesting?<a
        href="https://github.com/mapswipe"> Check out MapSwipe’s Github
        repositories</a> or join the MapSwipe working group.</p>
    <p>Have a nice day,</p>
    <p>Benni<br>
    </p>
    <p><br>
    </p>
  </body>
</html>