![U-Net for Agricultural Field Segmentation [P]](https://preview.redd.it/2u0vgg3tpeyg1.png?width=140&height=140&crop=1:1,smart&auto=webp&s=b72cba100978e7aac89c442908632ce378e459f8) | みなさんこんにちは。私は現在、農業用の圃場（ほじょう）分析に取り組むソロの学生プロジェクトをやっています（本来は5人チームの予定でしたが、気づけば私一人です）。 問題： 生のSentinel-2データに切り替えると、モデルの確信度がほぼゼロまで落ちます。 質問： 現実の条件に対してモデルをより頑健にするためのアドバイスがあれば嬉しいです。 P.S。この12時間ずっとコーディングしてきたのですが、もう二度とこの惨状を見たくなくて、とりあえず飲み始めてしまいました。そのため、コミュニティのいくつかのルールを見落としているかもしれません。必要なら、完全なコードを共有できます。すべて公開されています。 学習： 実データ： [リンク] [コメント] |
農地セグメンテーションのためのU-Net【P】
Reddit r/MachineLearning / 2026/5/1
💬 オピニオンIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
要点
- 学生のプロジェクトで、注意機構付きのU-Netを用いて農地をセグメント化しており、学習データはAI4Boundaries（5チャンネル）です。
- しかし、学習後に生のSentinel-2画像へ切り替えると性能が大きく低下し、モデルの信頼度がほぼゼロになります。
- 投稿者は、ノイズや雲の影響を減らすために複数日の画像をスタックするべきかどうかを質問しています。
- さらに、学習データに存在しない太陽光・観測角の違いへの対処方法や、現実データと学習データの分布差が大きい場合の頑健性向上策について助言を求めています。
- コミュニティからの具体的な指針を歓迎し、必要なら公開コード全文の共有も行えるとしています。
