2022年Landslide4Senseコンペティションの成果：複数ソース衛星画像からの先進的土砂災害検出

2022年、人工知能高等研究所（IARAI）が主催した「Landslide4Sense（L4S）2022」コンペティションの科学的成果について、本稿で報告する。本コンペティションの目的は、世界規模で収集された多数の衛星画像データを用いて、自動的に土砂災害（地すべり）を検出することにある。2022年のL4Sは、衛星画像を用いた意味的セグメンテーションタスクにおいて、最新の深層学習（DL）モデルの進展を踏まえた、多分野にわたる研究を促進することを目的としている。近年、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の発展に伴い、DLに基づくモデルは画像解釈の分野で期待される性能を達成している。本稿の主な目的は、本コンペティションで最も優れた結果を上げたアルゴリズムの詳細を提示することである。優勝チームの提案手法には、Swin Transformer、SegFormer、U-Netといった最先端のモデルが用いられている。また、ハードエクサムプルマイニング、セルフトレーニング、ミックスアップデータ拡張といった高度な機械学習技術および戦略も検討された。さらに、今後の比較研究を促進するため、L4Sベンチマークデータセットの構成についても詳述し、オンラインでの精度評価結果も報告する。本データセットは、今後の評価を目的として「Future Development Leaderboard」にて公開されており、URL（https://this-https-url）からアクセス可能である。研究者諸氏には、さらなる予測結果の提出、自身の手法の精度評価、他ユーザーとの比較、さらには本稿で報告された土砂災害検出結果のさらなる改善を促すことを呼びかける。