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生成AIを用いたデータ拡張方法について
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234934
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234934f771eb2c-2cb8-4514-a8be-302870dcbadb
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS24148047.pdf (1.8 MB)
2026年6月13日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, MPS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-06-13 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 生成AIを用いたデータ拡張方法について | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 数理モデル化と問題解決1 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名古屋大学大学院情報学研究科／中部電力株式会社 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名古屋大学大学院情報学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Informatics, Nagoya University / Chubu Electric Power Co., Inc. | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Informatics, Nagoya University | ||||||||||
| 著者名 |
追良瀬, 利也
× 追良瀬, 利也
× 北, 栄輔
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 様々な領域でディープラーニングを用いた機械学習や AI の実用化が進んでいる．画像判別モデルを学習するためには大量のデータが必要となるが，学習データの希少性が原因で十分な学習ができない事例は多い．そこで本論文では，幾何学模様のマスク画像と生成 AI（拡散モデル）を組み合わせた学習データのデータ拡張方法について提案する．実験データとしてトマトの葉の病変画像データセットを採用し，提案手法を用いてデータ拡張を行う．他のデータ拡張方法と精度比較を行い，手法の有効性を確認する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2024-MPS-148, 号 47, p. 1-2, 発行日 2024-06-13 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8833 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
