【保存版】課題から探すAI・機械学習の最新事例57選
世の中の企業がどのように機械学習を活用しているのか事例を知り、業界全体や自社の目の前の業務で抱えている課題解決に活かせるかを考えるきっかけとなるよう、52種類の事例を紹介します。
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。
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。
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！
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。
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。
地球観測衛星データの世界のトップランナー！Planetに聞く、次世代衛星データ構想と日本のポテンシャル【前編】
2010年設立以来、地球観測衛星データ市場のトップランナーとして走り続けているPlanet Labs社にビジネス状況や次世代衛星データ構想、日本のポテンシャルについて、日本カントリーマネージャーのSteveさんにお伺いしていきます。
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。
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。
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！
【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！
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。
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。
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！
Sentinel-2を用いた雲検知モデルから被雲率を求める方法とその精度向上【学習済みモデル付き】【コード公開】
Sentinel-2のデータから雲を検知して、被雲率を求めるモデルの実装方法と精度を向上する方法を紹介します。本記事は学習済みモデルと合わせてGitHubでコードも公開しています。
「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。