いまさらながら、国土地理院が公開している、地物抽出用推論モデルを自宅PCに入れて、その昔、オープンデータとして入手した航空写真(18cm/pxだけど、、)約250枚を処理してみた。
約70分で普通建物形状の抽出ができたのは結構意外。。。
で、抽出結果（の一部）はこんな感じ・・・
この画像は、室蘭市が公開していた「H25航空写真」に対して、国土地理院が公開している「地物抽出用推論プログラムと学習済モデル」の「普通建物抽出」を実行した結果を、一部抜粋したものである
推論モデルには、「普通建物抽出」と「無壁建物抽出」があるので、普通建物として判定してほしいところに着色がないところを見ると、AIさんは今回の画像では建物だと思えなかったんだろう。。。
この判定精度を挙げるには、画像の地上解像度を上げればよいのか・・・それとも違うアプローチが必要なのか・・・？
あと、気になるのは、実行中のCPU/GPUの使用率を見たところ、GPUが全然と言っていいレベルで使用されてなかった。。。
CPUも20%程度だったけど。。。
ついでに言えば、GPUもGeForce RTX 4060よりもIntel Arc Graphicsのほうが使われてたかな。。。
この辺、TensorFlowの何かをいじったりすればCPU/GPUの使用効率とか上がるのかな・・・？
もうちょっと調査が必要そうだ。。。