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。
20000人が寄せた衛星データのはてな、衛星データQ&Aまとめ
本記事ではTellusに寄せられるお問い合わせ、「7日でマスター！基礎から学ぶ衛星データ講座」の中で寄せられた質問、また、宙畑編集部が日頃よくいただく衛星データについての質問をまとめています。
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。
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！
【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と過去論文との比較
2019年に発表された「Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review」という論文について、2017年の同様の論文との比較と合わせて紹介します。
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。
山の天気が変わりやすい理由について、AMeDASと衛星データを用いて確認してみた
山の天気が変わりやすいと聞いたことはあるけれど、なぜ？ 通説について、AMeDASのデータを用いて考察してみました。
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。
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。