宙畑 Sorabatake

ディープラーニングの記事一覧

機械学習

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。

機械学習

Kaggleランカーの7人に聞いた、2021年面白かったコンペ7選と論文7選

7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021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

CNNを使って衛星データに雲が映っているか否か画像分類してみた

宙畑編集部による衛星データを活用していろいろ遊んでみようという連載「宇宙データ使ってみた」にて、ついに機械学習にチャレンジしてみました!

機械学習

【Kaggleコンペ解説連載】衛星画像による海氷と船舶の識別

データサイエンスコンペkaggleで実施された、衛星画像からの海氷と船舶抽出について、上位入賞者3名の解析手法について解説します。

機械学習

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。

機械学習

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。

機械学習

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。

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

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。

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

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。

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のアップデート

【100名限定】無料で学べるPythonと機械学習 by Tellus×TechAcademy

「衛星データの解析をしてみたいけど、Pythonを全く使ったことがなくて不安」「解析事例記事で出てくるプログラミングコードの内容をもっと理解できるようになりたい」 という方必見!自宅にいる時間が多くなった今の時期におすすめのPythonの使い方を学べるe-Learningをご紹介します!

Tellusのアップデート

衛星データ×機械学習!「Tellus Satellite Boot Camp」イベントレポート

2月9日、2月10日で行われた「Tellus Satellite Boot Camp(東京会場)」は募集50名に対して約700名の応募と倍率約13.8倍……! その模様をダイジェストで紹介します。

機械学習

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。

機械学習

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。

機械学習

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。

機械学習

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。