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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2020
  4. 2020-CVIM-222

Self-supervised Learningを用いた画像からの単子葉植物の分げつ数推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/204467
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/204467
3975281d-7260-4c3b-99b5-be10af8f34e0
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM20222035.pdf IPSJ-CVIM20222035.pdf (8.5 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2020-05-07
タイトル
タイトル Self-supervised Learningを用いた画像からの単子葉植物の分げつ数推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 卒論スポットライトセッション
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
大阪府立大学大学院工学研究科知能情報工学分野
著者所属
大阪府立大学大学院工学研究科知能情報工学分野
著者所属
大阪府立大学大学院工学研究科知能情報工学分野
著者所属
大阪府立大学大学院工学研究科知能情報工学分野
著者所属(英)
en
Osaka Prefecture University
著者所属(英)
en
Osaka Prefecture University
著者所属(英)
en
Osaka Prefecture University
著者所属(英)
en
Osaka Prefecture University
著者名 黄瀬, 陸哉

× 黄瀬, 陸哉

黄瀬, 陸哉

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内海, ゆづ子

× 内海, ゆづ子

内海, ゆづ子

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岩村, 雅一

× 岩村, 雅一

岩村, 雅一

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黄瀬, 浩一

× 黄瀬, 浩一

黄瀬, 浩一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 単子葉植物における収穫量の指標の 1 つである分げつ数を計測することは,労働集約的である,破壊調査を伴うといった問題がある.この問題に対して,従来研究では,self-supervised learning (SSL) を用いることで,deep neural network に基づく画像からの分げつ数推定を実現している.しかし,この手法の実験では,成長度合いによって背景の映り方が異なるデータセットを使用しており,植物形状以外の情報を用いて分げつ数の推定をしている可能性がある.本研究では,画像中に植物形状の情報のみが含まれるようデータセットを正規化し,SSL を用いた手法の有効性を検証した.実験の結果,SSL を用いた分げつ数の推定手法は正規化したデータセットにおいても有効であることがわかった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2020-CVIM-222, 号 35, p. 1-7, 発行日 2020-05-07
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 20:11:26.143221
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