WEKO3
-
RootNode
アイテム
深層学習を利用した震災画像への自動タグ付け機能開発
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205132
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205132e0773922-d1a0-472a-a184-a8a3e5a3472c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z82-5C-05.pdf (729.6 kB)
|
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
|
| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 深層学習を利用した震災画像への自動タグ付け機能開発 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 福岡大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 福岡大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 福岡大 | ||||||||||||
| 著者名 |
廣重, 法道
× 廣重, 法道
× 植木, 亜奈
× 鶴田, 直之
|
|||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 地震災害の画像を蓄積したデータベースにおいて、検索性能の向上のため、深層学習を利用し、画像から「地割れ」など震災事象を検出するモデルを作成している。昨年度、「地割れ」検出モデルを作成したところ正解率77％の成果を得ることができ、「地割れ」のような形が多様で範囲が不明確であるものにも適用できる可能性を得た。今年度は、「家屋倒壊」「土台崩れ」「木材がれき（流木）」も検出するモデル作成に取り組んだ。その結果について報告する。 | |||||||||||
| 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82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 21-22, 発行日 2020-02-20 |
|||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
