2019年の学習モデルで2020年の物体を検出してみた

先日の森林学会発表で作成した学習済みベストモデル4種類を，
(1)epochs＝300
(2)epochs＝200
(3)epochs＝100
(4)epochs＝50
1年後の2020年の画像に適応して，マツ枯れを検出してみました。

業務用GISソフトのTNTmipsでそれら4画像を比較してみた動画です↓。



ひとつ前の記事に載せた学会発表スライドも参考にしてください。

どなたか同じようなことをやっている方，いませんか？
情報交換しましょう！

深層学習によるマツ枯れ検出に関しては，毎月のように中国人が書いた英語の論文が出ていますので，学会誌に載せるような論文にはなりませんが（新規性がない），日本のマツ枯れをある程度自動抽出する技術は現場で必要とされていると思います。

森林学会の発表スライド

5年ぶりの森林学会発表記念に，スライドの画像を載せておきます（14枚）。

labelImgの作業再開手順

labelmgでアノテーション作業をやり，終了し，次回またlabelImgを起動したら，
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(1)File/ Open Dirで作業ディレクトリを開き，
(2)File/ Open Recnentで直近の画像ファイル名が表示されたら，最下行の画像を開き，
(3)Next Imgaeで次の画像のアノテーションをやる。
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という手順だ。

これも忘れてた。
過去のクリヤファイルをみて思い出した！