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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

わずかな診断ドメインの情報を有効活用した、環境差に頑健な植物病害診断

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236136
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236136
bb51864b-cd49-467a-8b94-aaa86d111570
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-4T-05.pdf IPSJ-Z86-4T-05.pdf (240.5 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 わずかな診断ドメインの情報を有効活用した、環境差に頑健な植物病害診断
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
法大
著者所属
法大
著者名 野上, 郁文

× 野上, 郁文

野上, 郁文

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彌冨, 仁

× 彌冨, 仁

彌冨, 仁

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 精度が高く利便性の高い植物病害診断システムが求められている. これまで深層学習を用いたシステムが数多く提案され, 高い精度が報告されてきた. しかし, 学習時と異なる環境で撮影された画像に対して大きく精度が低下することが報告されている. これは病害特徴がかすかで多様であるのに対し, 構図や病徴など環境による差(ドメイン差)が大きいことが原因として挙げられる. このドメイン差が大きい場合, 未知の環境への高精度な診断は困難である. 本報告では, 診断を行う圃場の少量のデータを効率的に扱い, 大量の学習データとの特徴空間における分布を近づけることで実用的な診断システムを構築し, 実験により性能を評価した,
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. 599-600, 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 09:22:45.551070
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