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アイテム
畳み込みニューラルネットワークを用いた風景画像中の人工物領域の特定-ファインチューニングの利用による精度の向上-
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214886
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214886a1c77e4a-378a-4355-8dad-5ff802fb10ad
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-1N-08.pdf (109.3 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 畳み込みニューラルネットワークを用いた風景画像中の人工物領域の特定-ファインチューニングの利用による精度の向上- | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 東京工科大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工科大 | ||||||||||
| 著者名 |
小川, 京太
× 小川, 京太
× 長名, 優子
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 風景画像中で人工物が含まれる領域を特定する手法の1つとして、畳み込みニューラルネットワークを用いる手法が提案されている。この手法では、 K平均法を用いて領域分割を行い、各領域に人工物が含まれるかを畳み込みニューラルネットワークを用いて判定することで、約93%の精度で人工物領域の特定を実現している。しかしながら、学習に用いたデータの数は十分とは言えない。学習に用いるデータを増やすことで特定精度を改善できる可能性が高いが、設計者にかかる負荷が大きい。本研究では、畳み込みニューラルネットワークを用いた人工物領域の特定においてファインチューニングを用いることで特定精度の向上を図る。 | |||||||||
| 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83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 161-162, 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 | |||||||||
