インスタンスセグメンテーションにおいて，推論時に一部の物体が検出されない物体の過少検出問題がある．これには，二つの原因がある．一つは，画像中の物体同士の隣接，もう一つは不十分なアノテーションを用いることである．本研究ではこの問題に対処すべく，学習・推論時に物体をインペインティングにより除去する「Cut-and-Inpainting」処理，推論時の繰り返し検出（Iteration）の2つから構成されるIterative Inpainting Augmentation を取り入れたインスタンスセグメンテーション手法を提案する．実験の結果，従来手法よりも過少検出を抑制する効果があることが確認された．