地質調査総合センター研究資料集、no. 750

地質粒子画像分類を支援する深層学習を活用したソフトウェア
Softwares using deep learning to support geological particle image classification

宮川歩夢*1・松本恵子*2・板木拓也*1・下司信夫*2,3

*1産業技術総合研究所地質調査総合センター 地質情報研究部門
*2産業技術総合研究所地質調査総合センター 活断層・火山研究部門
*3現 九州大学　大学院理学研究院　地球惑星科学部門

MIYAKAWA Ayumu *1, MATSUMOTO Keiko *2, ITAKI Takuya *1, GESHI Nobuo *2,3

*1Research Institute of Geology and Geoinformation, Geological Survey of Japan, AIST
*2Research Institute of Earthquake and Volcano Geology, Geological Survey of Japan, AIST
*3Currently, Graduate School of Science, Kyushu University, Department of Earth and Planetary Sciences

内容紹介：

　プログラミングやAI技術に精通していなくても地質試料の画像分類が可能となるよう、GSJ Particle Analyzer（GSJ PA）として本ソフトウェアを開発した。特に、岩石や微化石などの粒状物質で構成される多くの地質粒子に焦点を当て、大量の粒子が撮影された画像から粒子の種類に応じて分類することを目的としている。さらに、本ソフトウェアは使いやすさと効率性を重視し、AIによる画像処理にかかる作業を分担して行えるよう、処理の段階別に以下の3つのソフトウェアで構成されている。

  1. 粒子画像切り出しソフト（Clipping Tool）: 画像から粒子を切り出すためのソフトウェアである。これにより、データの前処理を行い、学習に用いる教師画像および分類するための画像を作成する。
  2. 画像分類転移学習ソフト（Training Tool）: 転移学習を利用して、既存の学習済みのモデルをベースに新しい教師データを学習させることで、新しいタスクを実行可能なモデルを作成するソフトウェアである。これにより、学習時間の短縮と精度向上が期待できる。
  3. 画像分類ソフト（Classification Tool）: 学習済みのモデルを利用して、画像の分類を行うソフトウェアである。これにより、高速に画像分類が可能である。

本研究資料集の本文PDFファイル: 9.7MB（gsj_openfile_report_750.pdf）

ソフトウェアファイル（マニュアル・インストールファイル・サンプルデータ）一式：4.31GB（gsj_openfile_750.zip）

受理日：2024年4月5日

引用例：

宮川歩夢・松本恵子・板木拓也・下司信夫（2024）粒子画像分類を支援する深層学習を活用したソフトウェア．地質調査総合センター研究資料集，no. 750，産業技術総合研究所地質調査総合センター，7p.

Contents:

Recent advances in artificial intelligence (AI) technologies have revolutionized several fields, including geoscience, by enabling the processing of massive amounts of data. The ability of AI to perform image-based classification, especially enhanced by deep learning, has improved the accuracy of image classification tasks. However, the rapid development of AI technologies has also brought challenges, in particular that high-level programming skills, complex data preprocessing and parameter tuning, and the need for specialized knowledge can be barriers to the use of AI. We have developed the GSJ Particle Analyzer (GSJ PA). This application allows classification of geological sample images without extensive programming or AI expertise. It focuses on geological particles consisting of granular materials such as rocks and microfossils. The application emphasizes ease of use and efficiency by dividing the workload of AI-based image processing into three software components for different stages of processing: Clipping Tool for image pre-processing, Training Tool for building models using transfer learning, and Classification Tool for classifying images using trained models.

Citation:

MIYAKAWA Ayumu, MATSUMOTO Keiko, ITAKI Takuya, GESHI Nobuo (2024) Software using deep learning to support geological particle image classification. Open-File Report of the Geological Survey of Japan, AIST, no. 750, 7p.

更新履歴

2024年5月28日更新：本文中の日本語の引用例のページを更新しました。