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！
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。
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。
【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。
2つの時点の差分を衛星データから抽出チャレンジ~ABEJA社による差分抽出アルゴリズム~
ABEJA社に、衛星データの差分抽出アルゴリズムの用途やプロジェクトの裏側、将来の展望を伺いました！
論文解説：リモートセンシングにおける深層学習のトレンド
「リモセンと深層学習の課題とトレンド」を知る上で、よくまとまっている2017年の論文"Deep learning in remote sensing: A comprehensive review and list of resources."がありましたので、この論文の解説をします。
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。
Kerasを使って衛星画像内の山が独立峰か連峰かを判別するモデル作成チャレンジ
衛星画像を使って、画像内に写っている山が独立峰かそうでないかを判定するモデルの作成にチャレンジしてみました。
SRCNNを用いて衛星画像の超解像にチャレンジしてみた【コード付き】
今回の記事では実際にTellusを用いて、衛星データに対して超解像をやってみようと思います。
シャープ独自開発の深層学習モデルによる衛星画像の超解像処理
超解像とは、元々の画像の解像度を擬似的に上げる技術のことです。機械学習分野における超解像は注目分野のうちの一つですが、衛星画像に超解像を適用するとどうなるのか、その技術や将来性について、シャープ株式会社研究開発事業本部 通信・映像技術研究所 第三研究室 課長・猪飼知宏さん、研究員・佐々木瑛一さんに伺ってきました。
超解像×衛星画像でできること。関連論文の紹介とTellusでやるには
衛星画像を超解像することでどのようなことができるようになるのか、論文も合わせてご紹介。Tellusでの衛星画像の超解像方法についても解説するので、ぜひチャレンジをしてみてください！
衛星データに雲が映っているか否かの画像分類を4つの手法で精度比較してみた
機械学習、AIなど最近はよく耳にしますよね。今回は衛星データに対して、機械学習の基本的なモデルをいくつか試してみようと思います。
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。
TellusでPALSAR-2のL2.1標準処理データを使って 土地被覆の抽出にチャレンジ
本記事では、Tellusで公開しているPALSAR-2のL2.1標準処理データを取得する方法から、複数の偏波データを使って、土地被覆情報を抽出する方法を解説します。後半では、簡単な機械学習による評価結果も紹介します。
【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。