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アイテム
深層学習による樹木の葉の分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214870
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/21487038c143d2-0f7a-4df6-8c5a-238f56f77991
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-6M-01.pdf (436.8 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深層学習による樹木の葉の分類 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 神戸女学院大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 神戸女学院大 | ||||||||||
| 著者名 |
奥田, 萌莉
× 奥田, 萌莉
× 出口, 弘
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では，Leafsnapが公開している，北米の樹木132種類の葉の画像から，樹木種を判定する技術の構築を検討した．132種類全4547枚の比較版データセット，葉の部分が1枚の画像の90%～100%を満たすように切り取った45470枚の葉脈画像，輪郭部分を抽出した4547枚の輪郭抽出画像のそれぞれにおいて，訓練データ：テストデータ：検証データを8:1:1として葉1枚ごとにランダムチョイスした．比較版データセット，葉脈画像，輪郭抽出画像をそれぞれ特徴抽出し分類した正解率が88.00%，90.98%，82.63%であった．よって，機械が樹木種の分類をする際には，葉脈が最も大事であることが明らかになった． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 129-130, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
