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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236115
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236115
60cf1940-7c87-4a70-a798-0580620ea2d5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-1T-01.pdf IPSJ-Z86-1T-01.pdf (463.8 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
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
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
静岡大
著者所属
静岡大
著者所属
静岡大
著者所属
静岡大
著者所属
大和コンピューター
著者所属
静岡大
著者所属
静岡大
著者名 海老沢, 源

× 海老沢, 源

海老沢, 源

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島田, 拓人

× 島田, 拓人

島田, 拓人

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平原, 健太郎

× 平原, 健太郎

平原, 健太郎

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小池, 誠

× 小池, 誠

小池, 誠

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小川, 晋

× 小川, 晋

小川, 晋

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野村, 祐一郎

× 野村, 祐一郎

野村, 祐一郎

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峰野, 博史

× 峰野, 博史

峰野, 博史

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論文抄録
内容記述タイプ Other
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
収録物識別子タイプ NCID
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
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:23:22.192816
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