微生物検出のためのクロマキー合成を用いたデータ拡張手法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI22028

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2022/06/01

タイトル(英語): Dataset expantion method using chromakey synthesis for microorganism detection

著者名: 長曽我部 崇(愛媛大学),一色 正晴(愛媛大学),木下 浩二(愛媛大学)

著者名(英語): Takashi Chosokabe(Ehime University),Msaharu Isshiki(Ehime University),Koji Kinoshita(Ehime University)

キーワード: 物体検出|微生物|深層学習|ＹＯＬＯ|データ拡張|クロマキー合成|object detection|microorganisms|deep learning|YOLO|dataset expansion|chromakey synthesis

要約(日本語): 近年、医療分野で人間の細胞と同等の機能を持つ微生物で細胞の特性を研究するなど、微生物が医療分野で活用されている。微生物を活用するためには、効率的に微生物を培養する必要があり、培養に適した微生物を検出・判別する手法が求められている。そこで本研究では、深層学習を用いた微生物の検出において、クロマキー合成によりデータセット拡張を行い、重なりのある微生物の検出精度向上を目的とした手法を提案する。

要約(英語): In the medical field, several studies have been conducted to elucidate the characteristics of human cells using microorganisms that have the same functions as human cells. In order to utilize microorganisms, it is necessary to cultivate microorganisms efficiently, so a method to detect and discriminate microorganisms suitable for cultivation is required. In this study, we propose a dataset expansion method using chromakey synthesis to improve the detection accuracy of overlapping microorganisms in the detection of microorganisms using deep learning._x000D_

本誌: 2022年6月4日-2022年6月5日知覚情報研究会

本誌掲載ページ: 1-3 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 773 Kバイト