第35回 (2021)
セッションID: 3G4-GS-2i-02
会議情報
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2021年度人工知能学会全国大会（第35回）
回次: 35
開催地: オンライン
開催日: 2021/06/08 - 2021/06/11
オブジェクト自動生成による魚用インスタンスセグメンテーションのデータ拡張手法
詳細
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2021年度人工知能学会全国大会（第35回）
回次: 35
開催地: オンライン
開催日: 2021/06/08 - 2021/06/11
漁業の分野では水産資源の管理が重要なタスクの1つである． 魚におけるインスタンスセグメンテーションは魚体長推定などへの応用することにより，単純な矩形領域を予測する物体検出手法を用いるより推定精度の向上が期待できる． しかしながら，インスタンスセグメンテーションを実現するためには学習用データのアノテーションコストが課題となっている． 本研究では3D-CG ソフトウェアであるBlenderを利用して実写画像とCGを組み合わせることにより，ランダムなポージングなどのデータ拡張を実現するとともに，インスタンスセグメンテーション用のアノテーションデータの自動生成を実現した． 実験では本研究のデータ拡張を行ったデータセットについて，Mask-RCNNによるインスタンスセグメンテーションの有効性を確認した．
