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。
本書はPython言語をベースに、Google Colaboratoryを用いています。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、さらには基盤モデルの活用まで、植物フェノタイピングでよく用いられる手法を網羅的に取り上げています。
本書では、オリジナルの題材に加え、過去に報告された植物画像解析関係の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、機械学習を活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。
（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。
書誌情報
・戸田陽介（著者）・江副晃洋（技術協力）・吉村恵実（旧姓：河野）（編集協力）
・「Pythonで実践・植物画像解析ハンズオン ver1.0」
・㈱フィトメトリクス社（企業出版）
・129ページ
販売場所
・BOOTHにて販売します。*
・ペーパーバック版（pdf版付） 税込7800円
・
https://phytometrics.booth.pm/items/5699943
・pdf版 税込2800円
・
https://phytometrics.booth.pm/items/5782642
*１０冊以上の一括注文の際の支払い方法・価格などの相談は個別に承ります。
株式会社フィトメトリクス
代表：戸田陽介
連絡先：yosuke (at) phytometrics.jp
所在地：435-0036 静岡県浜松市中央区渡瀬町１６１キャレブラン・ベイシスB
ホームページ：
https://www.phytometrics.jp/
業務内容：植物フェノタイピングを主軸とし、植物科学・農業分野における受託開発、論文化技術の実装、コンサルティング、教育業務を提供。