DeepLearningによる地図分析

  • Last Update:June,12,2017 Created:June,12,2017
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Title of the dataset DeepLearningによる地図分析
Provenance of the dataset
How were the data collected/created? What was the cost? 論文より
Data sharing policy Other
Data sharing policy

About data analysis and simulation

Type of data: Check all that apply. Use "Other" to specify other types so that we can include them in further updates. number table
Variable labels of dataset (the names of the variables) 空中写真(国土地理院が提供している日本の空中写真)|旧版地形図(1 5M地形図竜ヶ崎をGDA12TILESを使ってPNG形式にしたもの)|CONVNETによる土地利用図(CONVNETを用いて、旧版地形図を学習データ、土地利用図教師データを教師データとして作成した土地利用図)|PIX2PIXによる地図画像(PIX2PIXによって空中写真と地図画像を学習して作成した地図画像)|PIX2PIXによる土地利用図(PIX2PIXによって旧版地形図と土地利用図を学習して作成した地図画像)|地図画像(OPENSTREETMAPが作成している地図画像)|土地利用図教師データ(旧版地形図から作成した土地利用図をTIFF形式にしたもの)
Outline of data DeepLearning(Convnet及びpix2pix)による「地図画像→土地利用図」、「空中写真→地図画像」などの変換。
Simulation process 旧版地形図や空中写真といったデータをDeepLearningを用いて学習し、一定の精度で画像の分析を行える。
Expected outcome of the process (obtained knowledge, analysis results, output of tools) 一定の精度で画像の分析を行うことができた。また、pix2pixはGANという、2種類の画像を双方向から変換、評価する手法を取っており、土地利用図の作成においてConvnetよりも高い精度が出た。
Anticipation for analyses/simulations other than the typical ones provided above

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