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植物の画像分類における深層学習モデルの精度低下要因
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236170
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2361702fafa5c8-bd43-4b4e-953f-beffe2962071
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-1U-06.pdf (404.4 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 植物の画像分類における深層学習モデルの精度低下要因 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 文教大 | ||||||||
| 著者名 |
美甘, 直希
× 美甘, 直希
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 植物の葉を深層学習モデルを用いて分類する際、一部入力画像に解析精度の低下が見られた。本研究では、入力画像のノイズの有無、葉の状態、類似する葉の形状の有無が解析精度にどの程度の影響を及ぼすかを検証する。また、これらを踏まえ解析精度の低下を抑える手法について提案する。 | |||||||
| 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. 667-668, 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 | |||||||
