2021 Fiscal Year Annual Research Report
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21H03466
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
大倉 史生 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (60754223)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / 植物フェノタイピング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、遮蔽を含む植物の三次元形状復元および解析フレームワークの確立である。本研究では、多視点あるいは単一・少数視点からの遮蔽補完型三次元復元を、二次元・三次元の形状・テクスチャの欠損修復・復元の最適化問題として扱う。計画初年度である本年は、1) アモーダルセグメンテーションの試行、2) 単一画像からの自己学習によるは形状復元、および3) 多視点植物画像撮影システムの構築を行った。以下に具体的な内容を記載する。
1) アモーダルセグメンテーションの試行：「研究項目1：多視点植物画像からの枝葉の三次元構造復元」に関して基礎検討を実施した。具体的には、画像中で検出された物体形状の遮蔽部位を保管する手法（アモーダルセグメンテーション）と三次元復元の融合を目指し、アモーダルセグメンテーションの植物画像への適用を試行した。
2) 単一画像からの自己学習によるは形状復元：「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」についての初期実装を実施した。植物体には、似たような形状を持つ物体（葉）の集合が含まれる。このことは、葉の三次元形状・構造復元において非常に有用な情報である。究極的には、一枚の写真（と、葉のインスタンスセグメンテーション）から、自己学習により仮想視点位置と葉形状を同時最適化できる可能性がある。そこで、本研究はこのアイデアのProof-of-Conceptとして、藪のような密な葉の集合を模したシミュレーション画像を対象とし、復元実験を行い、良好な結果を得た。
3) 多視点植物画像撮影システムの構築：本研究は、深層学習をはじめとする機械学習を多用するため、学習用のデータを取得することが重要である。このために、植物を生育させながら撮影が可能な植物画像撮影システムを構築した。本年度は、本システムの動作確認を兼ねてダイズ等の植物の撮影を実施した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究の目的は、遮蔽を含む植物の三次元形状復元および解析フレームワークの確立である。本研究では、特に多視点あるいは単一・少数視点からの遮蔽補完型三次元復元を扱う。
上述の目的に照らし合わせると、本年度は多視点からの復元の基礎検討および、単一画像からの復元手法の基盤を構築した点において、今後の研究推進における重要な部分がすでに実施済みであるといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度実装した手法を拡張する形で、実植物画像で動作する復元手法の構築を目指す。具体的には、「研究項目1：多視点植物画像からの枝葉の三次元構造復元」について、多視点画像からの三次元復元とアモーダルセグメンテーションの融合を目指す。また、「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」については、実植物画像で動作可能な手法の検討を開始する。
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