論文の概要: IAMAP: Unlocking Deep Learning in QGIS for non-coders and limited computing resources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00627v1
- Date: Fri, 01 Aug 2025 13:39:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.894786
- Title: IAMAP: Unlocking Deep Learning in QGIS for non-coders and limited computing resources
- Title（参考訳）: IAMAP:QGISにおける非コーダと限られたコンピューティングリソースのためのディープラーニングのロック解除
- Authors: Paul Tresson, Pierre Le Coz, Hadrien Tulet, Anthony Malkassian, Maxime Réjou Méchain,
- Abstract要約: IAMAPは,近年の自己教師型学習戦略の進歩を基盤としている。
これにより、非AI専門家は、最近のディープラーニングアプローチによって提供される高品質の機能を活用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Remote sensing has entered a new era with the rapid development of artificial intelligence approaches. However, the implementation of deep learning has largely remained restricted to specialists and has been impractical because it often requires (i) large reference datasets for model training and validation; (ii) substantial computing resources; and (iii) strong coding skills. Here, we introduce IAMAP, a user-friendly QGIS plugin that addresses these three challenges in an easy yet flexible way. IAMAP builds on recent advancements in self-supervised learning strategies, which now provide robust feature extractors, often referred to as foundation models. These generalist models can often be reliably used in few-shot or zero-shot scenarios (i.e., with little to no fine-tuning). IAMAP's interface allows users to streamline several key steps in remote sensing image analysis: (i) extracting image features using a wide range of deep learning architectures; (ii) reducing dimensionality with built-in algorithms; (iii) performing clustering on features or their reduced representations; (iv) generating feature similarity maps; and (v) calibrating and validating supervised machine learning models for prediction. By enabling non-AI specialists to leverage the high-quality features provided by recent deep learning approaches without requiring GPU capacity or extensive reference datasets, IAMAP contributes to the democratization of computationally efficient and energy-conscious deep learning methods.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングは、人工知能アプローチの急速な発展とともに新しい時代に入った。
しかし、ディープラーニングの実装は専門家に限られており、しばしば必要とされるため実践的ではなかった。
一 モデルの訓練及び検証のための大規模な参照データセット
(二)実質的な計算資源、及び
(三)強いコーディングスキル。
本稿では,ユーザフレンドリなQGISプラグインであるIAMAPを紹介する。
IAMAPは、近年の自己教師付き学習戦略の進歩の上に構築されており、現在、しばしば基礎モデルと呼ばれる堅牢な特徴抽出器を提供している。
これらのジェネラリストモデルは、少数ショットまたはゼロショットのシナリオ(すなわち、微調整をほとんど行わずに)で確実に使用することができる。
IAMAPのインタフェースは、リモートセンシング画像解析におけるいくつかの重要なステップを合理化することができる。
一 広範囲のディープラーニングアーキテクチャを用いて画像の特徴を抽出すること。
(ii)組込みアルゴリズムによる次元性の低減
三 特徴又はその減少した表現をクラスタリングすること。
(四)特徴類似性図の作成、及び
(v)予測のための教師付き機械学習モデルの校正と検証。
非AI専門家がGPUのキャパシティや広範な参照データセットを必要とせずに、最近のディープラーニングアプローチによって提供される高品質な機能を活用できるようにすることで、IAMAPは計算効率が高くエネルギーを意識したディープラーニングメソッドの民主化に貢献している。
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