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アイテム
深層学習を用いた高精細魚種判別モデルの開発に関する一考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236540
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236540d670dea2-6c87-444d-8dfa-752b7303a4e1
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 深層学習を用いた高精細魚種判別モデルの開発に関する一考察 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | ネットワーク | |||||||||
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 | ||||||||||
福井大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
福井大 | ||||||||||
著者名 |
中野, 雄太
× 中野, 雄太
× 長谷川, 達人
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 持続可能な水産業のために,漁獲物の詳細情報を収集する資源調査が行われているが,職員による多くの手作業が負担となっており,作業の効率化が求められている.そこで,我々は資源調査を自動化するシステムを開発しているが,見た目の似た魚が多く,かつ計測可能なサンプル数が限定的であるという課題がある.本研究では,深層学習を用いた詳細画像分類モデルと基盤モデルを用いた手法を提案する.魚種分類における詳細画像分類モデルの有効性を評価したうえで,基盤モデルによる背景除去が推定精度に与える影響を明らかにする.本手法により魚種の詳細分類における推定精度を向上させることで,正確な資源調査の効率化を図ることを目的とする. | |||||||||
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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 455-456, 発行日 2024-03-01 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |