植物フェノタイピング技術書『Pythonで実践・植物画像解析ハンズオン』を発売します

株式会社フィトメトリクスは、植物画像解析に特化した技術書「Pythonで実践・植物画像解析ハンズオン」を発売します。

株式会社フィトメトリクス

2024年6月21日 13時42分

近年、機械学習、特に深層学習を活用した画像解析技術が植物科学や農学分野で活用され始めています。しかし、これらの分野の研究者は、コンピュータサイエンスの知識を体系だって習得してきていないことが多く、技術を研究開発に活かすことが難しい現状があります。特に基礎的なプログラミング言語を習得しても、実応用のため次に何を学べばよいか分からないという声が多く聞かれます。

　バイオインフォマティクス、化学、統計学、医療画像解析など、他の専門分野ではPython言語を使った実践的な教材が豊富に存在します。しかし、植物科学や農業分野では、同様の教材が不足しているのが現状です。　

　そうしたギャップを埋めるために、画像解析による植物表現型の計測（植物フェノタイピング）に必要な要素技術を身につけるためのハンズオン教材を作成しました。弊社が管理するGitHub上のハンズオン教材集をベースにコメントや解説を加え、冊子として取りまとめました。

　本書はPython言語をベースに、Google Colaboratoryを利用しています。これにより、環境に依存しない再現性の高い学習が可能です。画像解析の基礎から始まり、深層学習による画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーション、基盤モデルの活用まで、画像解析による植物フェノタイピングに関連する手法を網羅的に取り上げています。

また、本書のために作成した題材に加え、過去に報告された植物画像解析に関する論文の再実装も行っています。当該分野におけるAI人材の育成が急務とされる中、本書は画像解析による植物フェノタイピングを利用した研究の入り口となり、分野の発展に寄与することを目指しています。

コードと解説がセットになったGoogle Colaboratory(Jupyter Notebook)形式のハンズオン資料

（本書の内容は予告なく変更されることがあります）

本書に掲載されているプログラムコードには他のライセンスとコンフリクトしない限り、基本的にCC-BY-NC-4.0を付与しています。従って、本書の出典・帰属を明記すれば、営利目的ではない社内研修や学術目的での講義に使用することができます。営利目的での本書の使用も別途ライセンス付与のための相談を受け付けております。