Awesome Hyperspectral Datasets

データセット情報を集約したリポジトリ

GitHub Pagesの様子

開発の背景

100を超えるチャネルを持つハイパースペクトル画像は，通常のRGB画像では困難な物質の識別や状態分析を可能にすることから，機械学習分野で注目されています．しかし，モデルの構築や評価に不可欠なデータセットの情報がWeb上に散在しており，まとまっていないという課題がありました．この状況を受け，指導教員や研究室のメンバーからの依頼で，関連データセットの情報を集約するリポジトリを構築しました．

開発プロセスと工夫

データセットの調査からリポジトリの構築，GitHub Pagesでの公開まで，企画を除く全工程を担当しました．約1週間で主要なデータセットの調査を完了させ，半日という短期間でWebページとして公開しました．シンプルな技術構成ながら，研究者が求める情報へ迅速にアクセスしやすい設計を最優先にしました．

主な特徴

• 情報の集約: 散在していたハイパースペクトル画像データセットへのリンクや論文情報を一元管理．
• 迅速な公開: GitHub Pagesを活用し、調査から短期間でWebページとして公開．
• 貢献の容易さ: オープンソースとして公開し、誰でも新しいデータセット情報を追加・更新できる体制を構築．

振り返りと学び

このプロジェクトを通じて，研究開発の分野において，情報を整理しアクセスしやすくすることの価値を実感しました．