Deep Learning を使って衛星画像から建物を検出する - QiitaSpaceNetと呼ばれるデータセットを用いて、衛星画像から建物を検出する畳み込みニューラルネットワークを学習した 学習したニューラルネットワークにより、IoU=0.602 の精度で建物領域を抽出できることを確認した 衛星画像と既存のGISデータに対して機械学習を適用することにより、広域の衛星画像からの情報抽出を大幅に効率化できる可能性を示した Source on GitHub 1 機械学習による衛星写真の自動解析 近年、AIブームの影響もあり、衛星画像の自動解析に注目が集まりつつあります。 衛星画像や航空写真は、地図作成や変化抽出などによく使われていますが、撮影範囲が広く含まれる情報もリッチなため、手動で情報を抽出するのには非常に手間がかかります(例えば、GoogleMapsの衛星画像から一つ一つの建物の輪郭をなぞる、二時期の衛星画像を見比べて変化している場所をくまなく探す、などの作業を
