「市街地衛星画像の超解像化」コンペにチャレンジ！ その結果と衛星データの可能性
2021年9月から始まったSolafuneの「市街地画像の超解像化」コンペに参加した俺人さんに、チャレンジした結果の記録を宙畑に寄稿していただきました。
ゴッホが宇宙から地球を描いたらどうなる!? 衛星データ×芸術の融合チャレンジ
もしもゴッホが宇宙から地球を描いたら……衛星データ×芸術にチャレンジしてみました。
駐車場検知ツール「Tellus VPL」のα版がTellusにて無料公開！検知結果をもとにエリア訪問を実施してみた
駐車場として利用できそうな場所を衛星データから検知するツール「TellusVPL」のα版が8月19日に公開されました。akippa株式会社、株式会社Ridge-i、さくらインターネット株式会社が共同して開発をしていたこのツールについて、検知したエリアに実際に訪問し、駐車場として使える場所を検出できていたのか検証も行ってみました。
【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。
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…！
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。
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。
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。
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。
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。
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.
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.
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
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。
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。
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。
【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。
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！