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アイテム
深層学習と画像セグメンテーションに基づいた動物種類と位置の検出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205203
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2052031979e2bb-e742-4300-8720-b6310a94b690
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z82-2Q-06.pdf (832.1 kB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 深層学習と画像セグメンテーションに基づいた動物種類と位置の検出 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 神戸大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 神戸大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 神戸大 | ||||||||||||
| 著者名 |
任, 散陽
× 任, 散陽
× 中田, 裕一
× 田中, 直樹
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 2012年以降、深層学習は急速に発展している。本稿では、様々な深層学習モデル分類整理を試みて各モデルの特質、利用方法なんどについて考察する。さらに、本稿では、動物認識問題について独自のデータセットを作成し、複数のモデルをトレーニングし、学習時間、精度、およびPCと携帯電話での認識速度を比較することで、これらのモデルの長所と短所について考察している。その結果、動物認識問題においてMask R-CNNが高精度でありPCでの使用に適しており、また、スマートフォン向けのアプリとしてはTiny YOLOv3がサイズが小さくて高速であるため適することが確認された | |||||||||||
| 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. 167-168, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
