phytometrics / plant_phenotyping_python

Plant Phenotyping for Biologists with Python

Python言語で学ぶ植物画像解析

はじめに

Column

なんでもかんでもAIっていうんじゃない

エラーは怖くない：自分で解決できるようになろう

ファイルとフォルダの命名方法

Pythonの命名規則

座標系と表記順序：xyなのかyxなのか、nhwcなのかnchwなのか。

「レナ」を超えて

機械学習におけるデータセットのフォーマット

データリーク

巨人の肩での研究: ソフトウェアライセンスについて

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Part 1: Image Analysis Basics for Plant Phenotyping

割米判定アルゴリズムの作成

• 画像解析基礎とコメ面積定量
• 最適な閾値の定義

シロイヌナズナの時系列成長解析

• HSV閾値による葉面積定量
• 時系列データの作図
• 生育モデルの作成

キュウリの茎径と環境データ分析

• pandasやplotlyを用いた表データ操作・分析・可視化

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Part 2: Conventional Image Analysis Aproach for Plant Phenotyping

イネ種子計数・形状解析

• scikit-imageのregionpropsとwatershedを利用したオブジェクトの計数と形状解析

リンゴ葉形状解析

• 手動特徴量・regionrops・楕円フーリエ記述子を用いた葉形状解析

Aravib: シロイヌナズナの茎振動の定量

• Color Thresholdによる特徴点抽出とトラッキング
• scipyのfftを活用した振動解析

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Part 3: Training Deep Learning Models for Plant Phenotyping

植物病害識別診断モデルの作成

• plantvillageデータセットの活用
• tensorflow.kerasを活用したCNNモデルの構築と訓練

大麦種子品種識別モデルの作成

• tensorflow.kerasを活用したCNNモデルの構築と訓練
• 現場データ収集における問題（データ不足、データ不均衡）に対応する
  • class weights
  • 転移学習
  • データ拡張

甜菜セグメンテーションモデルの作成

• phenobenchデータセットの活用
• segmentation_models_pytorchを用いた領域分割モデルの作成
  • Binary Semantic Segmenatation
  • MultiClass Semantic Segmentation

小麦穂検出モデルの作成

• Global Wheat Head Dataset 2021の活用
• YOLOv8物体検出モデルの学習と推論

カリフラワーインスタンスセグメンテーションモデルの作成

• GrowliFlowerデータセットの活用
• detectron2ライブラリの活用

SLEAPを利用したキーポイント検出とトラッキングによる植物の動態解析

• キーポイント検出

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Part 4: Utilizing Trained Deep Learning Models for Plant Phenotying

大麦種子計数形状解析

DeepStomata: マルバツユクサの気孔開度定量

シロイヌナズナのリーフディスク顕微鏡画像を利用した気孔開度定量

植物の根のセグメンテーション

StomaAI:シロイヌナズナの表皮断片顕微鏡画像からの気孔開度定量

イネ収量予測

力学試験におけるヒノキ断面の構造的変化の定量的解析

葉脈抽出とグラフネットワーク解析

PlantSeg:3D共焦点画像からの細胞壁検出と細胞インスタンス・セグメンテーション

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Part 5: Miscellaneous Topics for Plant Phenotyping

アノテーションサービスを活用した酵母細胞検出モデルの訓練

WEIPS：ドローン画像からの雑草除去およびキクイモ表現型定量

• MATLABコードのPython再実装
• RGBとDepth情報を用いた領域抽出
• オルソモザイク画像とデジタルサーフィスモデル画像からの表現型抽出

U2-Net (U-Square Net)を利用した葉領域抽出

Depth Anything：深度推定基盤モデル

MobileSAM:軽量な基盤モデルによるセグメンテーション

GroundingDINO:言語ベースの物体検出

LLMによる植物ドメイン画像の視覚的質問応答

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Releases

20240602 v1.0