| Item type |
National Convention(1) |
| 公開日 |
2024-03-01 |
| タイトル |
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タイトル |
拡散モデルを用いた画像データ拡張によるメロン等級判定モデルの提案 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
人工知能と認知科学 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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静岡大 |
| 著者所属 |
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静岡大 |
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静岡大 |
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静岡大 |
| 著者所属 |
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大和コンピューター |
| 著者所属 |
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静岡大 |
| 著者所属 |
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静岡大 |
| 著者名 |
海老沢, 源
島田, 拓人
平原, 健太郎
小池, 誠
小川, 晋
野村, 祐一郎
峰野, 博史
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
高級果実として外観の品質が重要視されているメロンは,出荷時に熟練農家の目視確認によって果実の形状、色調、網目の細かさ、傷や汚れの有無から等級の選別が行われている.この選別作業は,新規就農者の技能習得のために多くの時間と経験が必要であることや,一貫性のある選別基準の確立が難しいという課題が存在する.こういった課題に対してメロンの表面画像から特徴量を分析し,等級を判定する研究が行われている.本研究では,潜在拡散モデルを用いてメロンの等級によって特定の学習を行うことで,等級別にメロンの表面画像を生成してデータ拡張を行う.さらに,生成したメロン画像を追学習させることで等級判定の精度を向上させる. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00349328 |
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集
巻 2024,
号 1,
p. 557-558,
発行日 2024-03-01
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |