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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

パプリカの3次元点群における深層学習を用いた部分セグメンテーション

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229924
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229924
9c5296f0-4059-43d1-8d1a-1ab24a9393d3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-6Q-03.pdf IPSJ-Z85-6Q-03.pdf (547.4 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル パプリカの3次元点群における深層学習を用いた部分セグメンテーション
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
東理大
著者所属
農業・食品産業技術総合研究機構
著者所属
農業・食品産業技術総合研究機構
著者所属
農業・食品産業技術総合研究機構
著者所属
農業・食品産業技術総合研究機構
著者所属
農業・食品産業技術総合研究機構
著者所属
株式会社アウトソーシングテクノロジー
著者所属
東理大
著者所属
東理大
著者名 音部, 悠樹

× 音部, 悠樹

音部, 悠樹

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Unseok, Lee

× Unseok, Lee

Unseok, Lee

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宇佐美, 哲之

× 宇佐美, 哲之

宇佐美, 哲之

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林, 篤司

× 林, 篤司

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高地, 伸夫

× 高地, 伸夫

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本間, 優

× 本間, 優

本間, 優

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篠原, 洋太

× 篠原, 洋太

篠原, 洋太

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伊高, 静

× 伊高, 静

伊高, 静

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鈴木, 知道

× 鈴木, 知道

鈴木, 知道

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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、植物の表現型データを効率的に抽出するための前段階として、パプリカの3次元点群モデルを題材に器官ごとの部分セグメンテーションを行う。この処理によって3次元モデルの各点がクラス分けされることで、個々の器官の統計的特性および幾何学的特性を抽出することができる。しかし、深層学習における部分セグメンテーションの精度は点群が持つ特徴量とモデルの精度によって大きく変化する。そこで、本研究では点群が持つ特徴量セットについて複数パターンで検討し、最適な特徴量セットを探索する。
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85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 253-254, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:21:36.955373
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