@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00204467,
 author = {黄瀬, 陸哉 and 内海, ゆづ子 and 岩村, 雅一 and 黄瀬, 浩一},
 issue = {35},
 month = {May},
 note = {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．},
 title = {Self-supervised Learningを用いた画像からの単子葉植物の分げつ数推定},
 year = {2020}
}