特定の用途に使うソフトウェア#
このページのツールは特定のタスクにおいて非常に優れていますが、幅広いユースケースを対象としたものではありません。より広い用途に対応したツールについては、汎用ソフトウェアのページを参照してください。
Cellpose#
Cellpose37 はセグメンテーション segmentation アルゴリズムで、グラフィカルユーザーインターフェースから学習済みモデルを使用したり、自身の画像とアノテーションを使って独自のモデルをトレーニングしたりすることができます。
どんな画像解析タスクが得意か
オブジェクトのセグメンテーション segmentation。学習済みモデルの多くは細胞のセグメンテーション segmentation 向けですが、他の類似オブジェクトのセグメンテーションにも応用可能です。
欠点
ある程度のプログラミングの知識が必要です。
新しいモデルのトレーニングには手作業でのアノテーションの修正が必要であり、時間がかかる場合があります。ただし、他のモデルトレーニング手法と比べるとかかる時間は少ないでしょう。
ダウンロード/インストール方法
ilastik#
ilastik38は、インタラクティブな画像分類、セグメンテーション segmentation、および解析のためのツールです。機械学習アルゴリズムを活用して、ピクセルレベルおよびオブジェクトレベルの分類を行います。使用するにあたって画像処理 image processing の経験は不要です。
どんな画像解析タスクが得意か
インスタンスセグメンテーション segmentation とセマンティックセグメンテーション segmentation の両方に使用できます。セグメンテーション segmentation とトラッキングも実行できますが、他のツールと比べてチューニング可能なパラメータはやや少ないです。
欠点
画像の読み込みや書き出しの際に、次元を正しく設定するためにトラブルシューティングが必要になる場合があります。
ilastikはコンピュータのメモリに制限されるため、多くの機能を持つモデルをトレーニングしたり、非常に大きな画像を扱うと、動作が遅くなる可能性があります。
ダウンロード/インストール方法
Piximi#
Piximi 39 は、ブラウザ上で完全に動作するアノテーションおよび分類のためのアプリケーションであり、インストール不要、最小限のセッティングで使用できます。
どんな画像解析タスクが得意か
機械学習を使用した画像分類ができます。
欠点
現在も開発段階であり、提案されている機能の一部はまだ利用できません。