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衛星画像のゴルフ場写り込み判定AIモデルを作る

regonn
December 22, 2020

 衛星画像のゴルフ場写り込み判定AIモデルを作る

2020年12月22日開催

Tellus Satellite Cafe vol.5~ヘビーカスタマーによるデータ解析やコミュニティ紹介~

での登壇資料です。
https://youtu.be/_bjBcNiLMCw

regonn

December 22, 2020
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Transcript

  1. Who am I? • 田上健太(@regonn_haizine) • データサイエンスに関連するPodcast Regonn&Curry.fm • 島根県に2018年Iターン

    • フリーランスを経て、2020年6月起業 • Tisch合同会社 • 地方で衛星データを利用したビジネス • 地元の不動産企業と協力して、Tellus でのIoTセンサー情報を販売企画中 • Tellusユーザグループ 宙人(そらんちゅ) 立ち上げ
  2. 記事の特徴 • PyTorch • 論文で使われる際にTensorFlowに比べて採用が多くなってきている • 産業界(求人等)では依然TensorFlow(Keras)がメイン • torchvision, ImageFolder

    を利用 • 学習済みモデルを利用 • 画像関連ツールや学習済みモデルを利用することで、コード量を減らす
  3. 記事執筆以降に知ったこと • TensorFlowだと、リモートセンシング用の学習済みモデルがある • Remote Sensing | TensorFlow Hub (tfhub.dev)

    • 関連論文※1 によると少ないデータ数でもImageNetの学習済みモデル より精度がよくなる傾向がある。ただし、十分なデータ数があると 精度は一緒になってくる • PyTorchの衛星画像学習済みモデルは探しても無さそうなので、も しデータ数が少なくて精度が出ない場合には試してみても良さそう ※1 [1911.06721] In-domain representation learning for remote sensing (arxiv.org)