課題
ベイヤーカラーフィルターの白黒 SEM 画像データセット（300枚の画像を含む）が与えられ、赤、緑、青のセルを検出し、認識する必要があります。
- ノイズの多い画像
- 入力画像の品質は様々
- いくつかのサンプルでは、隣接する2つのセル間で色が混ざっているものが多くあります。
- トレーニングデータとテストデータの不均衡データ（R、G、B）
解決策
私たちは、セルの色を検出するために、ディープラーニングアプローチとしてYOLO5モデルを使用しています。これにより、直面していた課題を克服することが可能です。しかし、赤と青のパターンデータセット間には不均衡があります。この問題を解決するために、画像拡張技術を用いて、元の画像を回転、クリッピング、ぼかし、シャープ化することで、赤のパターンのサンプル数を増やしています。
結果
テスト結果は100%の精度に達成
