@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234934,
 author = {追良瀬, 利也 and 北, 栄輔},
 issue = {47},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 title = {生成AIを用いたデータ拡張方法について},
 year = {2024}
}