五島の魚をmask RCNNで魚検出とマスキングした

概要

mask RCNNで魚のインスタンスセグメンテーションを行ってみました。

やったこと

1. アノテーションツール(VoTT)を用いて、魚（アラカブ、アジ、ブリ、メジナ）に対してアノテーションする。
2. mask RCNNを用いて学習して、インスタンスセグメンテーションを実行する。

環境

• google colaboratory.
• Detectron2

sample code

colab.research.google.com

結果

黒(メジナ)

アラカブ(カサゴ)

ブリ

考察

アノテーション作業

• アラカブ(カサゴ)のアノテーションが大変だった。このため、雑になった。
• アノテーションすることで、アノテーションする際にどこまで丁寧にすべきかなど品質に関して考える様になった。

学習について

• Detectron2を用いることで、Mask RCNNの実験が容易だった。
• 一方で、cocoデータフォーマットの形式に関しては、いまいち曖昧のまま。この点は調べないといけない。 　本家本元の、notebookを用いて手を動かして勉強してみようと思う。 　github.com

五島の魚や海とかAI技術を用いて、自動認識できる様になってきたよぉ。