@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214870, author = {奥田, 萌莉 and 出口, 弘}, book = {第83回全国大会講演論文集}, issue = {1}, month = {Mar}, note = {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.}, pages = {129--130}, publisher = {情報処理学会}, title = {深層学習による樹木の葉の分類}, volume = {2021}, year = {2021} }