分子を組み合わせてナノレベルの機械部品を操作する
ロタキサンやカテナンなどに代表されるインターロック分子は、分子間に生じる超分子相互作用を介して互いに絡み合い固定化した興味深い構造を有しています。これまでに、近年の有機分子合成技術を多用して、多種類のインターロック分子の合成に成功しています。そこで我々は、このインターロック分子の特徴的な動的挙動や3次元構造を有効利用して、分子マシンとして実社会での応用を実現すべく、ナノレベルの機械部品となる分子設計とその開発研究を行っています。
深層学習を用いたセグメンテーションのための学習では,物体が写っている画像を物体毎に数百枚から数千枚用意し,画像に写っている物体の輪郭情報を人手でアノテーションする必要があり,労力やコストがかかるという問題がある.一方,RGB-Dカメラは各画素に対応する距離に関する情報も同時に獲得できるカメラである.本研究では,深層学習を用いた物体領域推定(セグメンテーション)のための学習に必要な物体の輪郭情報をRGB-Dカメラを用いて人手によらずに高速に獲得する手法を開発した.
論文
「物体領域推定のための学習データの生成支援」(2020)『画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2020) 論文集』p.IS3-3-19.
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