課題
植物の生育を画像から把握する研究では、写真の中でどこが植物なのかを正しく切り出すことが出発点になります。そのためのモデルには、植物の領域を画素単位で示したセマンティックセグメンテーションのデータが必要でした。
植物は葉が重なり合い、茎は細く、背景の土や影とも色が近いことがあります。輪郭が複雑なうえに境目があいまいな箇所が多く、塗り分けの基準をそろえるのに手間がかかる対象です。
支援内容
Nextremerは、研究の目的に合わせて塗り分けの基準を整理し、細部まで丁寧にアノテーションしました。
- 植物として塗る範囲と、背景として扱う範囲の基準を研究者と確認
- 葉の重なりや細い茎、影になった部分の扱いを決める
- カメラ画像に写る植物にセマンティックセグメンテーションを実施
- 作業結果を見直し、輪郭のずれや塗り漏れを修正
成果
植物の領域を画素単位で塗り分けた学習データを整備し、植物検出モデルの研究開発を支えました。複雑な輪郭でも基準をそろえて塗り分けたことで、研究に使えるデータとしてお届けしています。
