
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。
つくしの胞子のラベリング

石垣のインスタンスセグメンテーション

蕎麦断面のインスタンスセグメンテーション
