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ディープラーニング活用事例と使いこなしの勘所：［音声処理分野］3．畳込みニューラルネットワークを用いた魚群探知機による魚種推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/191621
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1916216ebe8372-a1db-45fc-8cf9-bd190fbea554
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MGN591106.pdf (1.6 MB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Magazine(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2018-10-15 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | ディープラーニング活用事例と使いこなしの勘所：［音声処理分野］3．畳込みニューラルネットワークを用いた魚群探知機による魚種推定 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| タイトル | Deep Learning Use Cases and Their Points and Tips：3. Discriminating Fish Species in a Set-Net Using a Convolutional Neural Network | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 小特集 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||
| 資源タイプ | article | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 北海道大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 北海道大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 北海道大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 北海道大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Hokkaido Univ. | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Hokkaido Univ. | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Hokkaido Univ. | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Hokkaido Univ. | ||||||||||||||
| 著者名 |
平間, 友大
× 平間, 友大
× 横山, 想一郎
× 山下, 倫央
× 川村, 秀憲
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| 著者名(英) |
HIRAMA, Yudai
× HIRAMA, Yudai
× YOKOYAMA, Soichiro
× YAMASHITA, Tomohisa
× KAWAMURA, Hidenori
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 本稿に示すディープラーニング活用事例は「FISH（Fisheries Intelligence System Hokkaido）」と呼ばれる，産学連携のプロジェクトの一部である．北海道の定置網漁でマグロをはじめとする漁獲量が制限枠を超過する問題を対象として，制限超過の回避策を講じるための情報提供を目的としている．現状では定置網内の魚種の把握にニーズがあるため，魚群探知機から得られる音響画像に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を適用した魚種推定モデルの開発を進めている．本稿では，マグロの有無に特化した魚種推定モデルを構築する際に利用している開発環境，教師データ，CNNの設定を解説する．さらに，感度マップを用いた誤判別結果の分析を行い，今後の改善を提案する． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00116625 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
情報処理 巻 59, 号 11, p. 974-977, 発行日 2018-10-15 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
