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アイテム
物体検出・認識技術を効果的に組み合わせた2段階の植物病害診断法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221047
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221047517f05bb-ee30-4b25-9379-75f20f6a84ac
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||
タイトル | 物体検出・認識技術を効果的に組み合わせた2段階の植物病害診断法の検討 | |||||||||||||
言語 | ||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||
著者名 |
岩野, 滉平
× 岩野, 滉平
× 澁谷, 将吾
× 鍵和田, 聡
× 彌冨, 仁
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論文抄録 | ||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
内容記述 | 画像を用いた植物病害の自動診断において,近年の深層学習に基づく物体検出技術を適用した手法が複数報告されている.これらの技術は被写体までの距離差に頑健で,病害部位の検出能が高い一方,各領域の病害診断能が低い,領域の誤検出が多い,ラベル生成が高コストなどの課題が残されている.本研究では,物体検出手法を用いて病害領域の検出を行い,検出した病害部分周辺に対して病害診断に特化した識別器で診断を行う2段階の診断モデルを提案する.本報告では実際に連携する府県の圃場で撮影された約3万枚の画像を用いた診断モデルを構築し,従来の深層学習に基づくEnd-to-end手法との診断精度の比較を行いその効果を報告する. | |||||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 615-616, 発行日 2022-02-17 |
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出版者 | ||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |