YOLOvME：コロニーカウント、塗抹標本評価、野生動物検出
Martin Schätzが伝染病研究における効率的な画像解析、コロニーカウント、野生動物モニタリングにYOLOv5をどのように活用しているかを発見してください。
膨大な数の画像やデータ、結果などを評価しなければならなくなったことはありませんか？さらにプロセスが複雑なことに、それらの評価を手作業で行わなければならなかったことはありませんか？当然ながら、それは信じられないほど時間のかかる作業です。
Martin Schätz氏にとって、Ultralytics YOLOv5は、感染症の研究やモニタリングに関連する画像分析に要する時間を短縮する上で有用なツールであることが証明されました。Martin氏は複数の役割を兼務していますが、彼の仕事の本質はバイオ画像分析にあり、彼はこれを「コンピュータサイエンスと生物学の交差点」と表現しています。私たちはMartin氏のコロニーのモニタリングとカウントに関する取り組みについてさらに詳しく知るため、彼にインタビューを行いました。
Ultralytics YOLOv5を具体的にどのように活用していますか？#
マーティンが自分のプロジェクトにUltralytics YOLOv5を導入した背景には、オブジェクト検出、分類、カウントに関する既存のプロセスを自動化したいというニーズがあります。また、マーティンはLong-Term Evolution ExperimentのようなケースにもYOLOv5を活用することを目指しています。
細菌コロニーのカウント#
ラボでは、寒天培地で培養された細菌コロニーは通常、技術者によって手動でカウントされています。残念ながら、手動でのカウントはエラーの多い結果につながる可能性があります。この課題に対処するため、Martin氏はUltralytics YOLOv5を活用してカウントプロセスを自動化しました。このアプローチにより、コロニーの検出と分類に伴うエラーと時間が大幅に削減されました。
顕微鏡下でのオブジェクト検知と分類#
顕微鏡の世界で試験を行うには、スメア（塗抹標本）の評価が必要です。これは現在でもほとんどが手作業で行われているプロセスです。ご存知の通り、手作業のプロセスはエラーや結果のばらつきが生じやすくなります。さらに、特定の形状のオブジェクトを検知するためのツールは存在しますが、多様なオブジェクトの自動カウントや分類には、より専門的なツールが必要とされています。
野生生物の検知とモニタリング#
「同僚たちは森やその他の場所で野生生物を記録していますが、通常はビデオを手作業で確認しています。つまり、彼らは座って何百ものビデオを通しで見なければならないのです。」
ビデオから野生のイノシシやシカの個体を自力で探すには莫大な時間がかかることを念頭に置き、Martin氏はオブジェクト検出がこのプロセスを確実に最適化できると考えました。ここではUltralytics YOLOv5が導入され、動物がカメラの視界に入ったときに野生動物を簡単かつ瞬時に検出できるようになりました。
機械学習とビジョンAIの世界に足を踏み入れたきっかけは何ですか？#
修士課程で、Martin氏は彼が「古典的な画像分析アプローチ」と呼ぶ手法を研究していました。学位取得の終盤に、ディープラーニングがますます話題になるようになり、当時はまだ「畳み込みネットワーク」と呼ばれていました。
この時期、Martin氏はデータマイニングに取り組んでいましたが、それはあまり使い勝手の良いものではありませんでした。データに直接触れたいという思いから、Martin氏は機械学習とビジョンAIの世界に飛び込むことを決意しました。
Ultralytics YOLOv5を始めようとしている方には何をおすすめしますか？#
現在、MLやビジョンAIを学習するプロセスは非常に複雑になりがちです。ビジョンAIを長年使用してきたMartin氏は、これから始めようとする人に向けて3つのポイントを挙げました。
- 「科学者として、私はまずすべてに目を通すことを好みます。そうすれば、一度で完全に理解できなかった箇所を読み直すことができるからです。」モデルのトレーニングに飛び込む前に基本的な理解を得ることで、初心者にとってプロセスははるかに容易になります。
- さらに、Martin氏は他者のユースケースを研究することの有用性についても触れました。他の人が何をしているかを見ることは、自身の用途やプロジェクトのインスピレーションにつながります。
- プロジェクトを繰り返し実行し、テストを行ってください。何かを変更する必要があると感じたら、戻って変更を加え、さらにテストとイテレーションを重ねて前進し続けてください。
Martin Schätzは、共焦点顕微鏡におけるBioImage Analysisとデータ処理を中心に教育も行う研究者です。Martinが取り組んでいるプロジェクトの動機は、感染症の研究とモニタリングにおける画像分析プロセスを最適化することです。Martinの3つのプロジェクトの背後にあるドキュメントや詳細は、彼のGitHubリポジトリでご覧いただけます。さらに、Martinは、生物学や顕微鏡学における科学的画像分析のための最も使用されているツールを促進する組織であるNEUBIASの一員であり、これにはモデルZooにおけるこれらの訓練済みディープラーニングモデルも含まれています。
皆さんのYOLOv5のユースケースもぜひ紹介させてください！SNSで @Ultralytics をタグ付けし、#YOLOvME を付けて投稿してください。特集されるチャンスがあります。
