Mask R-CNNによるインスタンスセグメンテーション

Mask R-CNNによるインスタンスセグメンテーション

Mask R-CNNによるインスタンスセグメンテーション

目的と概要

  • 目的
    多数の密集した物体をディープラーニングにより別々の物体としてラベリングする。Watershedのような分割とは異なり、物体が重なっていたり密着したりしても個別に認識される。

  • 概要
    各粒子を別々にラベリングするため、精度の高い個数カウント、面積や形態の評価が可能です。 適用分野:2Dの写真や顕微鏡写真。カーボンブラック等の微小粒子、細胞やウィルス、石垣やタイルのような多数の密着した物体のカウントや形態評価

  • 実績
    本技術を適用した工業製品の品質管理システム開発実績2件、電子顕微鏡像の受託解析実績2件有り、詳細はお問い合わせください。

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