菅家遼平さんが電子情報通信学会総合大会にて学術奨励賞を受賞

研究目的
シードから抽出領域を広げていく手法は、シードの位置が抽出精度に大きな影響を与えます。本研究ではシードを打つべき場所を学習し、シードを最適な位置に決定するように手法を改良しました。改良した手法が改良前の手法だけでなく、領域特化でない既存の手法と比較して高い精度を示すことを確認しました。

研究内容

近年の深層学習の発展によって物体を画素単位で抽出することが可能になりましたが、他の物体に隠れている部分を含めて物体の領域を予測して抽出する処理は依然として難易度が高いです。特に、頭髪などの線状の物体は重なりが大きく、物体どうしも似ているため、既存の手法では個々の物体を区別して抽出することが容易ではありません。そこで、我々は以前にシード（種）で対象を確実に指定して抽出領域を広げていく手法を提案しました。本研究ではこの手法のさらなる改善に取り組みました。

今後の展望

今後はより複雑な物体への適用を進めるとともに、さらなる精度?速度の改善に取り組む予定です。