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アイテム
少数のラベルなしの対象ドメインサンプルを利用した植物病害診断
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236169
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2361691a0c0d66-7666-449a-adc1-fcb02a858314
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-1U-05.pdf (213.5 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 少数のラベルなしの対象ドメインサンプルを利用した植物病害診断 | |||||||||
| 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 |
有馬, 祐二
× 有馬, 祐二
× 彌冨, 仁
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年, 深層学習を用いた農作物に対する診断支援システムが提案され, 高い精度が報告されている. しかし, 学習画像と評価画像の環境が大きく違う, いわゆるドメインシフトがある場合にはモデルの識別精度が大幅に低下する問題が起こる. ドメインシフトが極めて大きい場合, 未知環境の情報を全く使用しない状況では, それらへの精度の高い診断は極めて困難である. そのため本研究では問題の条件を一部緩和し, 「評価画像と同じ環境の画像が少量手に入るが, それらの病害ラベル情報は手に入らない」という現実的なシナリオを想定し, 評価画像に対する識別精度を上げる方策について検討した. | |||||||||
| 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. 665-666, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
