10月終わりごろから The 3rd Tellus Satellite Challenge: 海氷領域の検知 というコンペに参加していた。このコンペでは与えられた SAR 衛星の画像から海氷領域を判定する精度のスコアを競う。数年前から衛星画像の分析に興味があり、一通りの流れを学ぶいい機会になるかなと思って参加してみたのだった。

具体的な手法については、残念ながら参加規約で禁止されているようなのでここには書けないが、一時は10位以内まで食い込んだものの、最終的には115チーム中44位という結果に終わった。終盤は評価方法である IoU のスコアが伸び悩み、なんとなく目標としていたスコア 0.8 を超えられなかったのは悔しかった。

スコアをさらに伸ばすには、与えられたデータをよく分析してモデルをチューニングするための技術が必要だと感じた。今回はそのあたりが「まったくわからん…」という状態になったので、ここが専門的な知識やノウハウを必要とするポイントなんだなとぼんやりと理解したのだった。

10月の時点ではこういったコンペや機械学習について何も知らない状態だったので、コンペに参加する中で機械学習の考え方や仕組み、モデルの選び方や学習の流れ、Jupyter Notebook を使った分析といったことが手探りながらも理解できたのはとても有益だった。今まで知らなかった道具の使い方が分かったような感覚がある。

ちょうど Tellus Trainer という衛星画像分析のための学習コンテンツも公開されたので、これで今回理解したことを体系的に復習しつつ、次回のコンペに向けてチューニング手法などを学んでおきたい。