宙畑 Sorabatake

機械学習の記事一覧

機械学習

【コード付き】画像用Transformerを利用して衛星画像の分類機械学習モデルを作成する

色々な分野で応用され始めているTransformerの簡単な解説と実際に衛星画像を利用した雲判定機械学習モデルを作成していきます。

機械学習

宙畑温泉発見!?衛星データと地質データを利用して、機械学習で温泉地を探してみよう

衛星データと地質データを利用して、LightGBMという方法で温泉の候補地を探してみます。 結果は果たして…!

機械学習

成功!!複素ニューラルネットワーク(CxNN)を実装して衛星データから物体検出をしてみる

単なる画像としてではなく、電波の位相情報も取り扱うために複素ニューラルネットワークを用いて、SARデータの物体検出を行います。

機械学習

Kaggleランカーの9人に聞いた、2020年面白かったコンペ9選と論文9選

9名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2020年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。

機械学習

石油タンクの検出精度をUP!?GANを使って衛星データを水増ししてみた

この記事ではDCGANというGANの基本的な手法を使って石油タンクが写ってる衛星データの画像生成にチャレンジします。

機械学習

注目され始めたSAR画像×船舶×機械学習を概観する

SAR画像が良く使われる対象となる船舶。その基本や機械学習の事例について詳しくまとめました。

機械学習

The 4th Tellus Satellite Challenge実施!~入賞者たちの手法を解説~

Tellus Satellite Challengeの第4弾「海岸線抽出」が行われました。本記事では、入賞者のアプローチを比較しながら眺めていき、他の(衛星)画像データコンペティションにも応用できるように手法をまとめていきます。

機械学習

1st Prize approach of The 4th Tellus Satellite Challenge-1位手法解説

The 1st place winner of The 4th Tellus Satellite Challenge explains his approach.

機械学習

2nd Prize approach of The 4th Tellus Satellite Challenge-2位手法解説

The 2nd place winner of The 4th Tellus Satellite Challenge explains his approach.

機械学習

The 4th Tellus Satellite Challengeの3位入賞手法解説

The 4th Tellus Satellite Challengeの3位に入賞されたcitronさんのアプローチを寄稿いただきました

機械学習

DeepLearning×SAR画像で王道の物体検出を実装!(アノテーションから学習、識別までの全工程を解説)

本稿ではSAR画像のアノテーションを行い、未学習のSAR画像を入力すると自動で物体検出(今回は橋)する識別機をDeep LearningのReal-Time Object Detection(高速処理)技術を用い実装していきます。

機械学習

SSDを用いて飛行機の物体検出にチャレンジしてみた

衛星データに機械学習を使って何か面白いことをしてみたい、そんな方へ。物体検出を試してみませんか? この記事では衛星データを用いて飛行機の物体検出にチャレンジしてみました。

機械学習

ペア画像必要なし!教師なし学習で光学画像とSAR画像を相互変換する

本稿では、公開されているデータセットを利用し、ペア画像を必要としない教師なし学習によって「光学画像→SAR画像変換、及びSAR画像→光学画像変換」を実現します。

機械学習

【コード・データ付き】学習済みモデルを利用して手軽にゴルフ場が写っているかを判定できる機械学習モデルを作成する

学習済みモデルを利用した転移学習で機械学習モデルを作成することで、手軽に画像識別予測を行うことができるます。ゴルフ場が写っているか写っていないかの分類を例にコードと合わせて解説します。

機械学習

データ数の少ない衛星データに対応!人工合成データを用いた機械学習論文解説

衛星データはデータ数が少ない。そんな問題に対応すべく人工的に教師画像とアノテーションを作るという方法を衛星画像に適用した事例をご紹介します!

Tellus

駐車場に使える場所を衛星データで自動検出。akippa、Ridge-i、さくらインターネットが取り組むサービス化の課題と改善点

8月4日のトークセッションでは、駐車場に使える場所を衛星データで効率的に見つけ出すアルゴリズムを開発するakippa、Ridge-i、さくらインターネットの取り組みが発表され、今後のサービス化の課題や今後の取り組みについてシャープの超解像技術も課題解決の例として取り上げながらディスカッションを行いました。

機械学習

第4回Tellus Satellite Challenge開催!テーマは「海岸線抽出」

衛星画像を用いたセグメンテーションのコンペ第4回Tellus Satellite Challengeについて、コンペの詳細と参考になる論文や資料をまとめました。

機械学習

【データサイエンス入門】Pythonでテーブルデータを扱いたい人のためのライブラリまとめ

テーブルデータを扱う上で押さえておきたいPythonライブラリの基礎をご紹介します。これからPythonを学びたいという方におすすめです。