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。
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。
SAR画像から光学画像への変換をpix2pixで実装して、作った生成器で別のSAR画像を分析してみた
画像生成アルゴリズムとして近年話題に上がることの多いGANを用いて、直感的に分かりにくいSAR画像を光学画像に変換することにチャレンジしてみました。
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。
船舶の物体検出！第2回衛星データ解析コンテスト上位入賞者の解析手法紹介！
衛星データを用いた船舶検出アルゴリズムコンペ「Tellus Satellite Challenge」の上位3名の解析手法をご紹介します。
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。
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！
衛星データからの石油タンク検出①データ前処理とYOLOXを使った学習
衛星データから、石油タンクを検出する解析を行います。今回はデータの前処理とYOLOXを使って学習を行うところまでを紹介します。
【Kaggleコンペ解説連載】衛星データから雲を理解する！ 上位入賞者の手法解説
データサイエンスコンペkaggleで実施された、衛星データの雲分類について、上位入賞者3名の解析手法について解説します。
衛星データから道路網を抽出するコンペの上位入賞者手法解説！
今回はSpaceNetというプロジェクトが主催しているコンペティションと、高精度を叩き出したアルゴリズムの紹介をします。
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。
SIGNATE「衛星画像を用いた海氷検知」コンペ、その目的と画像のポイント
2019年10月4日、SIGNATEにて衛星データ解析コンペ「Tellus Satellite Challenge」の3回目がスタートしました。今回のテーマは「海氷領域の検知」です。その目的と押さえておきたい画像のポイントをご紹介します。
衛星データ×機械学習タスクの代表的な分類まとめ～物体検出、セマンティックセグメンテーション、画像分類、超解像～
衛星データと親和性の高い4種類の機械学習タスクのカテゴリと、その1つである物体検出の解析事例を紹介します。
Pix2Pixで宅地利用調査から任意の衛星画像を生成するアルゴリズムを作る
簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。ハート形や六角形の池を作ることにも成功しています。
The 3rd Tellus Satellite Challenge実施！～入賞者たちのモデルに注目～
Tellus Satellite Challengeの第3弾「海氷領域の検知」が行われました。本記事では、その概要を解説し、入賞者のアプローチを紹介します。
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。
世界的な機械学習プラットフォーム「Kaggle」の概要と衛星データコンペ事例まとめ
世界的な機械学習のコンペが行われる「Kaggle」では20回以上もの衛星データをテーマとしたコンペが実施済みのよう。Kaggleの簡単な紹介と、衛星データを取り扱ったコンペをまとめてみました。
加速する「オープン化」と「実用化」の波、衛星データ×機械学習でできること
衛星データと機械学習の相性はどうなのか、衛星データには一体どのような面白さがあるのかなど実際のコンテストプロジェクトの裏側に迫るべく、今回は運営の株式会社SIGNATEの代表取締役社長の齊藤さんと一般財団法人リモート・センシング技術センターソリューション事業第二部部長の向井田さんにインタビューし、その対談の様子をお届けします。