東京大学・農研機構、ほ場ダイズ子実数計数ＡＩ～静止画・動画の画像から測定

東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構と農研機構作物研究部門はこのほど、育種ほ場のダイズ子実実数を静止画像や動画から自動で測定する手法「P2Pnet―Soy」を開発したことを発表した。ほ場のダイズをデジタルカメラで撮影し、その画像に対してP2Pnet―Soyを適用するだけで、画像にあるダイズの子実数が自動計測される。同研究は、監視カメラに写っている極めて密度の高い群衆の中から、人数を深層学習で推定する「群衆カウント」の最新の手法「P2PNet」をベースとするもので、ダイズ子実の数と位置を同時に同定できる。同モデルには、少ない教師データでモデル精度を向上させるための「教師なしクラスタリングアルゴリズム」に加え、子実の識別精度を向上するために、学習した物体全体を表現する「高レベル特徴」と、エッジや色などを表現する「低レベル特徴」、さらに隣の列のダイズを計算に含めないようにするために「ダイズそのものの画像」も特徴として導入することで誤差を縮小。ベースとした汎用手法P2PNetの平均絶対値誤差105･55に対し12･94と約8分の1にまで精度を高めた。