2022/12/6異なる解像度の衛星画像から車両検出するコンペSolafuneのチャレンジログ2022年8月~10月に開催された異なる解像度の衛星画像から車両検出をするコンペについて、コンペ参加者の一人にチャレンジログを執筆いただきました!(1)Solafune・筆者紹介2021年は、民間企業が運用する宇宙船で宇宙飛行士が国際宇宙ステーションを行き来するようになったり、民間人が宇宙を旅行するようになったりと、宇宙ビジネス関連のニュースが絶えませんでした。これまで国主導で開発が進められてきた宇宙分野ですが、近年ではこのように民間企業の参入が活発になってきています。中でも、「衛星データの活用」という領域は、その活用範囲が地球上での私たちの生活であるという意味で、新たな民間企業の参入が最も期待される領域です。「Solafune」は、衛星データや地理空間データに特化したコンテストでそのコンテストを実施している会社名でもあります。空港利用者数を予測」といった独自のテーマでのコンテストが開催されています。「Solafune」では宇宙から観察した地球のデータや地上データを参加者に提供し、社会課題や企業課題の解決のために活用していくコンテストが開催されており、今後も楽しみなサイトです。人工知能に代わりに頑張ってもらうことを目標に、Solafuneを始め各種コンテストに参画しながら、Pythonや機械学習、統計学などの勉強中をしています。学習したことを自分の身に着けるために、ブログ(https://oregin-ai.hatenablog.com/)やTwitter(https://twitter.com/Oregin2)にアウトプットしています。solafuneマルチ解像度画像の車両検出https://solafune.com/ja/competitions/25012781-b1e8-499e-9c8c-1f9b284d483e?menu=about&tab=overview今回のコンテストは、練馬区の航空写真データセット(https://www.city.nerima.tokyo.jp/kusei/tokei/opendata/opendatasite/tokei_kusei/koku-shashin.html)などの航空写真や衛星画像から車両を検出する課題でした。このコンテストのアウトカムとして、現在地上での移動手段の最も大きな割合を占める車の移動や駐車状況を把握することで、人々の行動やその結果を分析する手法を確立し、渋滞の把握・事故車両の検出・駐車台数から商業施設の業績予測などの様々な場面で応用されることが期待されています。与えられたデータは、高解像度データの取得が困難なエリアもカバーできるよう、低解像度から高解像度まで幅広い解像度となっており、マルチ解像度に対応する必要がありました。(3)チャレンジした結果チャレンジした結果としては、17位でした。入賞はできませんでしたが、初めてマルチ解像度の物体検出に取り組み、いくつかの手法を学べたことはとても良い経験になりました。(4)精度を上げるためにやったこと今回のコンテストは、異なる解像度の航空写真や衛星画像から、車両である領域を検出するモデルを作成し、正解の領域との差異が小さいことを競うコンテストでした。差異が小さいことを評価する指標には、CVPRという国際学会に2022年に発表された「OC-cost」(https://arxiv.org/abs/2203.14438)という比較的新しい評価指標が用いられました。(評価指標については後述します)私は、OpenMMLabプロジェクトがPytorchベースで開発する物体検出に特化した「MMDetection」(https://github.com/open-mmlab/mmdetection)というツールボックスを利用して、YOLOXで学習を実施しました。dataset)のフォーマットに変更しました。学習については、「MMDetection」(https://github.com/open-mmlab/mmdetection)というツールボックスを利用して、「YOLOX」(https://arxiv.org/abs/2107.08430)で学習しました。「YOLOX」は、2021年8月に公開された最新の物体検出モデルです。Challengeで1位を獲得しています。「OC-cost」(https://arxiv.org/abs/2203.14438)という評価指標は、検出された領域を正解の領域にするためには、どれだけ領域を変更しなくてはならないかという点を評価する指標になります。(実際は、検出された領域が何であるかの分類の修正も評価対象になりますが、今回のコンテストでは「車両」のみの検出なので分類誤りは発生しないタスクでした。Precision)という評価指標に比べ、余分な検出に対してもペナルティを積極的に与える、画像1枚に対する検出においても精度が評価できる、分類の誤差と領域の誤差の評価を同時に行えるなどの特徴があります。lissさんが、今回のコンテストのデータを用いて、様々なパターンの誤差ごとに評価指標に与える影響を記事にしてくださっています。(https://zenn.dev/lissxxxx/articles/oc-cost-sample)(5)難しかったこと/壁を感じたこと今回のテーマは、初めて本格的に物体検出に取り組んだので、評価指標が改善したり悪化したりした際に、何が影響するのかを把握できず苦戦しました。他のコンテストで、数値を予測するタスクや画像を分類するタスクでは、評価指標だけでなく、訓練データの予測値と正解値を眺めることで、評価指標の改善や悪化を感覚的に認識することができたのですが、物体検出については感覚的な認識だけでは足らず、もっと理論的に理解を深める必要があると改めて認識しました。Colabを中心にコンテストに取り組んでいる私にとっては、何度も試行を繰り返すことが難しいタスクでした。早くGPUが安価に手に入る時代になることを願っています。車両検出を実施することで、私の作成したモデルでも、それなりの精度で、車両を検出することができました。コストで交通量等の把握することが可能となります。冒頭に述べたように、衛星データを活用することで、交通量等の把握ができるようになれば、渋滞の把握・事故車両の検出・駐車台数から商業施設の業績予測など、様々な場面での活用可能性が高まります。今回のようなコンペティションで作成されたモデルが、実運用にも適用され、ますます衛星データの物体検出技術の発展に繋がっていくことを願っております。運営の皆様、一緒にコンペに取り組んでいらっしゃった皆様、TwitterやDiscord上でやりとりを実施させていただいた皆様に心より感謝申し上げます。2022/11/25【2022年10月】衛星データ利活用に関する論文とニュースをピックアップ!#MonthlySatDataNews2022年10月に公開された衛星データの利活用に関する論文の中でも宙畑編集部が気になったものをピックアップしました。Tellusの衛星データ用いて検出結果を確認する前回の記事で学習させたモデルを使って、Tellus上の画像を使って石油タンクの検出ができるか試してみます。衛星データから、石油タンクを検出する解析を行います。今回はデータの前処理とYOLOXを使って学習を行うところまでを紹介します。