研究開発実績
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
- 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
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。
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
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石垣のインスタンスセグメンテーション
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蕎麦断面のインスタンスセグメンテーション